numpy.polynomial.legendre.legder

polynomial.legendre.legder(c, m=1, scl=1, axis=0)

区分勒让德级数。

返回勒让德级数系数 c 分化的 m 时代沿着 axis . 在每次迭代中，结果乘以 scl （比例因子用于变量的线性变化）。参数 c 是沿每个轴从低到高的系数数组，例如， [1,2,3] 表示序列 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 虽然 [[1,2] ， [1,2] 代表 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y) 如果轴＝0是 x 轴＝1 y .

参数

carray_like

勒让德级数系数数组。如果c是多维的，则不同的轴对应不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。

m可选的

采用的衍生产品数量必须为非负数。（默认值：1）

scl标量，可选

每个微分乘以 scl . 最终结果是乘以 scl**m . 这用于变量的线性变化。（默认值：1）

axis可选的

求导数的轴。（默认值：0）。

1.7.0 新版功能.

返回

der恩达雷

导数的勒让德级数。

参见

legint

笔记

一般来说，对勒让德级数进行微分的结果与对幂级数的操作不同。因此，此函数的结果可能是“非指导性的”，尽管是正确的；请参见下面的示例部分。

实例

>>> from numpy.polynomial import legendre as L
>>> c = (1,2,3,4)
>>> L.legder(c)
array([  6.,   9.,  20.])
>>> L.legder(c, 3)
array([60.])
>>> L.legder(c, scl=-1)
array([ -6.,  -9., -20.])
>>> L.legder(c, 2,-1)
array([  9.,  60.])

numpy.polynomial.legendre.leggrid3d numpy.polynomial.legendre.legint