本文简要介绍 python 语言中 scipy.interpolate.KroghInterpolator.derivatives
的用法。
用法:
KroghInterpolator.derivatives(x, der=None)#
计算多项式在 x 点的几个导数
生成在点 x 处计算的导数数组。
- x: array_like
评估导数的一个或多个点
- der: int 或列表或无,可选
要评估多少个导数,或者对于所有潜在的非零导数为“无”(即,等于点数的数字),或者要评估的导数列表。该数字包括作为 ‘0th’ 导数的函数值。
- d: ndarray
具有导数的数组;
d[j]
包含第 j 个导数。的形状d[j]
通过将原始数组中的插值轴替换为以下形状来确定x.
参数 ::
返回 ::
例子:
>>> from scipy.interpolate import KroghInterpolator >>> KroghInterpolator([0,0,0],[1,2,3]).derivatives(0) array([1.0,2.0,3.0]) >>> KroghInterpolator([0,0,0],[1,2,3]).derivatives([0,0]) array([[1.0,1.0], [2.0,2.0], [3.0,3.0]])
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.interpolate.KroghInterpolator.derivatives。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。