原文:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.polynomial.polynomial.polyint.html
校对:(虚位以待)
numpy.polynomial.polynomial.
polyint
(c, m=1, k=[], lbnd=0, scl=1, axis=0)[source]积分多项式。
返回沿轴从lbnd累积m次的多项式系数c。在每次迭代中,通过scl将所得到的系列相乘,并且添加积分常数k。缩放因子用于变量的线性变化。(“买方谨慎”:请注意,根据用户的操作,可能希望scl是所期望的倒数;有关详细信息,请参阅下面的“注释”部分。The argument c is an array of coefficients, from low to high degree along each axis, e.g., [1,2,3] represents the polynomial 1 + 2*x + 3*x**2
while [[1,2],[1,2]] represents 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y
if axis=0 is x
and axis=1 is y
.
参数: | c:array_like
m:int,可选
k:{[],list,scalar},可选
lbnd:标量,可选
scl:标量,可选
axis:int,可选
|
---|---|
返回: | S:ndarray
|
上升: | ValueError
|
也可以看看
笔记
请注意,每次积分的结果乘乘以scl。为什么这一点很重要?假设变量在相对于x的积分中进行线性变化。然后.. math :: dx = du / a,因此需要设置scl等于 - 也许不是一开始就想到的。
例子
>>> from numpy.polynomial import polynomial as P
>>> c = (1,2,3)
>>> P.polyint(c) # should return array([0, 1, 1, 1])
array([ 0., 1., 1., 1.])
>>> P.polyint(c,3) # should return array([0, 0, 0, 1/6, 1/12, 1/20])
array([ 0. , 0. , 0. , 0.16666667, 0.08333333,
0.05 ])
>>> P.polyint(c,k=3) # should return array([3, 1, 1, 1])
array([ 3., 1., 1., 1.])
>>> P.polyint(c,lbnd=-2) # should return array([6, 1, 1, 1])
array([ 6., 1., 1., 1.])
>>> P.polyint(c,scl=-2) # should return array([0, -2, -2, -2])
array([ 0., -2., -2., -2.])