numpy.polynomial.legendre.legder#

polynomial.legendre.legder(c, m=1, scl=1, axis=0)[source]#

對勒壤得多項式級數求微分。

傳回沿著 axis 微分 m 次的勒壤得多項式級數係數 c。在每次迭代中，結果都會乘以 scl（縮放因子用於變數的線性變更）。引數 c 是沿著每個軸從低到高次數的係數陣列，例如，[1,2,3] 代表級數 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2，而 [[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 axis=0 是 x 且 axis=1 是 y。

參數:

carray_like: 勒壤得多項式級數係數的陣列。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定。
mint，選用: 導數的次數，必須為非負數。（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更。（預設值：1）
axisint，選用: 取導數的軸。（預設值：0）。

傳回:

derndarray: 導數的勒壤得多項式級數。

另請參閱

legint

註解

一般而言，勒壤得多項式級數的微分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」，但卻是正確的；請參閱下方的「範例」章節。

範例

>>> 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.])