numpy.polynomial.laguerre.lagder#

polynomial.laguerre.lagder(c, m=1, scl=1, axis=0)[原始碼]#

對拉蓋爾級數進行微分。

傳回沿著 axis 微分 m 次的拉蓋爾級數係數 c。在每次迭代中，結果都會乘以 scl (比例因子用於變數的線性變換)。參數 c 是沿每個軸從低到高次數的係數陣列，例如，[1,2,3] 表示級數 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2，而 [[1,2],[1,2]] 表示 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 axis=0 是 x 且 axis=1 是 y。

參數:

carray_like: 拉蓋爾級數係數陣列。如果 c 是多維的，則不同的軸對應於不同的變數，每個軸的次數由對應的索引給出。
mint，選用: 導數的次數，必須是非負整數。(預設值：1)
scl純量，選用: 每次微分都會乘以 scl。最終結果是乘以 scl**m。這用於變數的線性變換。(預設值：1)
axisint，選用: 進行導數運算的軸。(預設值：0)。

傳回值:

derndarray: 導數的拉蓋爾級數。

另請參閱

lagint

註解

一般來說，拉蓋爾級數微分的結果與冪級數的相同運算不同。因此，此函數的結果可能「不直觀」，但仍然是正確的；請參閱下面的範例章節。

範例

>>> from numpy.polynomial.laguerre import lagder
>>> lagder([ 1.,  1.,  1., -3.])
array([1.,  2.,  3.])
>>> lagder([ 1.,  0.,  0., -4.,  3.], m=2)
array([1.,  2.,  3.])