OrthoPolynomialBase

class astropy.modeling.polynomial.OrthoPolynomialBase(x_degree, y_degree, x_domain=None, x_window=None, y_domain=None, y_window=None, n_models=None, model_set_axis=None, name=None, meta=None, **params)[源代码]

基类:astropy.modeling.polynomial.PolynomialBase

这是2D Chebyshev和Legendre模型的基类。

这里实现的多项式需要x和y的最大次数。

解释 x_domainy_domain`x_window`y_window 看见 Notes regarding usage of domain and window .

参数
x_degree利息

x度

y_degree利息

y学位

x_domaintuple或none,可选

x自变量的域

x_windowtuple或none,可选

x自变量的范围

y_domaintuple或none,可选

y自变量的域

y_windowtuple或none,可选

y自变量的范围

**params双关语

{keyword:value}对,表示{parameter_name:value}

属性摘要

n_inputs 

输入的数目。

n_outputs 

输出的数目。

x_domain 

x_window 

y_domain 

y_window 

方法总结

__call__ * 输入[, model_set_axis, ...] )

使用给定的输入和实例化模型时指定的参数值评估此模型。

evaluate (x,y), * 系数)

在一些输入变量上评估模型。

get_num_coeff ()

确定需要多少系数

imhorner \(x,y,coeff)

invlex_coeff \(系数)

prepare_inputs (x,y), *  * 克瓦格斯)

此方法用于 __call__ 确保模型的所有输入都可以广播到兼容的形状中(如果其中一个或两个都作为数组输入),特别是在有多个参数集的情况下。

属性文档

n_inputs = 2

输入的数目。

n_outputs = 1

输出的数目。

x_domain
x_window
y_domain
y_window

方法文件

__call__(*inputs, model_set_axis=None, with_bounding_box=False, fill_value=nan, equivalencies=None, inputs_map=None, **new_inputs)

使用给定的输入和实例化模型时指定的参数值评估此模型。

evaluate(x, y, *coeffs)[源代码]

在一些输入变量上评估模型。

get_num_coeff()[源代码]

确定需要多少系数

返回
numc利息

系数个数

imhorner(x, y, coeff)[源代码]
invlex_coeff(coeffs)[源代码]
prepare_inputs(x, y, **kwargs)[源代码]

此方法用于 __call__ 确保模型的所有输入都可以广播到兼容的形状中(如果其中一个或两个都作为数组输入),特别是在有多个参数集的情况下。这还可以确保(如果适用)输入的单位与evaluate方法兼容。