numpy.polynomial.laguerre.lagder

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.polynomial.laguerre.lagder.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.polynomial.laguerre.lagder(c, m=1, scl=1, axis=0)[source]

区分Laguerre系列。

返回沿轴的Laguerre系数c微分m在每次迭代时，结果乘以scl（比例因子用于变量的线性变化）。The argument c is an array of coefficients from low to high degree along each axis, e.g., [1,2,3] represents the series 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 while [[1,2],[1,2]] represents 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) if axis=0 is x and axis=1 is y.

参数：

c：array_like

Laguerre系数的数组。如果c是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴中的度由相应的索引给出。

m：int，可选

所采用的导数数量，必须是非负数。（默认值：1）

scl：标量，可选

每个微分乘以scl。最终结果是乘以scl**m。这是用于变量的线性变化。（默认值：1）

axis：int，可选

采用导数的轴。（默认值：0）。

版本1.7.0中的新功能。
返回：

der：ndarray

Laguerre系列的导数。

也可以看看

lagint

笔记

一般来说，区分Laguerre系列的结果不像功率系列上的相同操作。因此，这个函数的结果可能是“不直观的”，虽然正确；请参阅下面的示例部分。

例子

>>> 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.])