本文簡要介紹 python 語言中 scipy.special.y1_zeros
的用法。
用法:
scipy.special.y1_zeros(nt, complex=False)#
計算貝塞爾函數 Y1(z) 的 nt 個零點,以及每個零點處的導數。
每個零 z1 處的導數由 Y1’(z1) = Y0(z1) 給出。
- nt: int
要返回的零數
- complex: 布爾值,默認為 False
設置為 False 僅返回實數零;設置為 True 僅返回具有負實部和正虛部的複數零。請注意,後者的複共軛也是函數的零,但此例程不返回。
- z1n: ndarray
Y1(z)的第n個零的位置
- y1pz1n: ndarray
第 n 個零的導數 Y1’(z1) 值
參數 ::
返回 ::
參考:
[1]張善傑和金建明。 “特殊函數的計算”,John Wiley and Sons,1996 年,第 5 章。https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/f77_src/special_functions/special_functions.html
例子:
計算 的前 4 個實根和根處的導數:
>>> import numpy as np >>> from scipy.special import y1_zeros >>> zeros, grads = y1_zeros(4) >>> with np.printoptions(precision=5): ... print(f"Roots: {zeros}") ... print(f"Gradients: {grads}") Roots: [ 2.19714+0.j 5.42968+0.j 8.59601+0.j 11.74915+0.j] Gradients: [ 0.52079+0.j -0.34032+0.j 0.27146+0.j -0.23246+0.j]
提取實部:
>>> realzeros = zeros.real >>> realzeros array([ 2.19714133, 5.42968104, 8.59600587, 11.74915483])
繪製 和前四個計算根。
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.special import y1 >>> xmin = 0 >>> xmax = 13 >>> x = np.linspace(xmin, xmax, 500) >>> zeros, grads = y1_zeros(4) >>> fig, ax = plt.subplots() >>> ax.hlines(0, xmin, xmax, color='k') >>> ax.plot(x, y1(x), label=r'$Y_1$') >>> ax.scatter(zeros.real, np.zeros((4, )), s=30, c='r', ... label=r'$Y_1$_zeros', zorder=5) >>> ax.set_ylim(-0.5, 0.5) >>> ax.set_xlim(xmin, xmax) >>> plt.legend() >>> plt.show()
通過設置
complex=True
計算 的前 4 個複數根和根處的導數:>>> y1_zeros(4, True) (array([ -0.50274327+0.78624371j, -3.83353519+0.56235654j, -7.01590368+0.55339305j, -10.17357383+0.55127339j]), array([-0.45952768+1.31710194j, 0.04830191-0.69251288j, -0.02012695+0.51864253j, 0.011614 -0.43203296j]))
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注:本文由純淨天空篩選整理自scipy.org大神的英文原創作品 scipy.special.y1_zeros。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。