在 Python 中返回 Hermite_e 级数系数 1-D 数组的缩放伴随矩阵
要返回多项式系数1-D数组的缩放伴随矩阵，请返回PythonNumpy中的hermite_e.hermecompanion()方法。当c是Hermite_e基多项式时，基多项式被缩放，因此伴随矩阵是对称的。这提供了比未缩放情况更好的特征值估计，并且对于基多项式，如果使用numpy.linalg.eigvalsh获得特征值，则保证特征值为实数。该方法返回维度(deg,d
在 Numpy 中剪切(限制)数组中的值并将结果放置在另一个数组中
要剪切(限制)数组中的值，请使用PythonNumpy中的np.ma.clip()方法。"out"参数是结果将放置在此数组中的位置。它可能是就地剪切的输入数组。out必须具有正确的形状才能保存输出。其类型被保留。。给定一个间隔，间隔之外的值将被剪切到间隔边缘。例如，如果指定了[0,1]的间隔，则小于0的值变为0，大于1的值变为1。相当于但比np
剪切(限制)Numpy 数组中的值
要剪切(限制)数组中的值，请使用PythonNumpy中的np.ma.clip()方法。给定一个间隔，间隔之外的值将被剪切到间隔边缘。例如，如果指定了[0,1]的间隔，则小于0的值变为0，大于1的值变为1。相当于但比np.minimum(a_max,np.maximum(a,a_min))更快。out是结果将放置在此数组中的位置。它可能是就地剪切的输入数组。o
比较 Numpy 数组是否小于等于另一个数组，并返回 True
要比较数组是否小于等于另一个数组，并返回True，请使用PythonNumpy中的numpy.char.less_equal()方法。arr1和arr2是两个相同形状的输入字符串数组。与numpy.less_equal不同，此比较首先从字符串末尾去除空格字符。此行为是为了与numarray向后兼容而提供的。numpy.char模块为numpy.str_或numpy
在 Numpy 中逐元素计算两个二维数组的按位异或
要逐元素计算两个二维数组的按位异或，请使用PythonNumpy中的numpy.bitwise_xor()方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位异或。此ufunc实现C/Python运算符^。第1个和第2个参数是数组，仅处理整数和布尔类型。如果x1.shape!=x2.shape，则它们必须可广播到通用形状。where参数是通过输入广播的条件。在条件为
检查掩码数组中哪个元素大于给定值
要检查掩码数组中哪个元素大于给定值，请使用ma.MaskedArray.__gt__()方法。对于大于给定值val的每个数组元素，都会返回True。掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码要么是nomask，表示关联数组的任何值都无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换
在 Numpy 中检查掩码数组中哪个元素小于或等于给定值
要检查掩码数组中哪个元素小于或等于给定值，请使用ma.MaskedArray.__le__()方法。返回布尔类型，即True和False。掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码要么是nomask，表示关联数组的任何值都无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持
在 Numpy 中检查掩码数组中哪个元素小于给定值
要检查掩码数组中哪个元素小于给定值，请使用ma.MaskedArray.__lt__()方法。返回布尔类型，即True和False。掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码要么是nomask，表示关联数组的任何值都无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持广泛的
在 Numpy 中将掩码数组元素转换为浮点类型
要将掩码数组转换为浮点类型，请使用Numpy中的ma.MaskedArray.__float__()方法。掩码要么是nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔值数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。步骤首先，导入所需的库−importnumpyasnpimportnumpy.maasma使用numpy.array()方法创建数组&mi
在 Numpy 中比较两个字符串数组是否相等并返回 True
要比较两个字符串数组是否相等并返回True，请使用PythonNumpy中的numpy.char.equal()方法。arr1和arr2是两个相同形状的输入字符串数组。与numpy.equal不同，此比较是通过首先从字符串末尾剥离空格字符来执行的。此行为是为了与numarray向后兼容而提供的numpy.char模块为numpy.str_或numpy.bytes_
