本文简要介绍 python 语言中 scipy.special.k1e
的用法。
用法:
scipy.special.k1e(x, out=None) = <ufunc 'k1e'>#
1 阶 index 缩放修正贝塞尔函数 K
定义为:
k1e(x) = exp(x) * k1(x)
- x: array_like
参数(浮点数)
- out: ndarray,可选
函数值的可选输出数组
- K: 标量或 ndarray
在 x 处的 1 阶 index 缩放的修正贝塞尔函数 K 的值。
参数 ::
返回 ::
注意:
范围分为两个区间 [0, 2] 和 (2, infinity)。每个区间都采用切比雪夫多项式展开。
该函数是 Cephes [1] 例程
k1e
的包装器。参考:
[1]Cephes 数学函数库,http://www.netlib.org/cephes/
例子:
在以下示例中,
k1
返回 0,而k1e
仍返回有用的浮点数。>>> from scipy.special import k1, k1e >>> k1(1000.), k1e(1000.) (0., 0.03964813081296021)
通过为 x 提供 NumPy 数组或列表来计算多个点的函数:
>>> import numpy as np >>> k1e(np.array([0.5, 2., 3.])) array([2.73100971, 1.03347685, 0.80656348])
绘制从 0 到 10 的函数。
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots() >>> x = np.linspace(0., 10., 1000) >>> y = k1e(x) >>> ax.plot(x, y) >>> plt.show()
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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.special.k1e。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。