numpy.polynomial.legendre.legder

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.polynomial.legendre.legder.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

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

区分一个Legendre系列。

返回沿轴的Legendre系列c微分m时间。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 Legendre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 Legendre系列的导数。

也可以看看

legint

笔记

一般来说，区分Legendre系列的结果与功率系列上的操作不相似。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 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.])