伝説1 D¶
- class astropy.modeling.polynomial.Legendre1D(degree, domain=None, window=None, n_models=None, model_set_axis=None, name=None, meta=None, **params)[ソース]¶
ベースクラス:
astropy.modeling.polynomial._PolyDomainWindow1D一元ラーはドイツ級数を譲る。
これは次のように定義されています
\[P(X)=\sum_{i=0}^{i=n}C_{i}*L_{i}(X)\]どこだ？
L_i(x)それに対応するル譲徳多項式です。以下の内容について説明する
domainそして、window見 Notes regarding usage of domain and window それがそうです。- パラメータ
- degree集積する.
級数の度数
- domain元グループかなしか、オプション
- window元グループかなしか、オプション
なければ，(-1，1)に設定したフィルタは属性領域をこのウィンドウに再マッピングする.
- **paramsディクト！
キーワード：値対、PARAMETER_NAME：VALUE
- その他のパラメータ
- fixed辞書、オプション
1冊の辞書.
{{parameter_name: boolean}}パラメータの大きさはフィッティング過程では変化できない.Trueはパラメータが一定に保たれていることを表す.あるいは、fixedパラメータの属性を用いることができる.- tiedDICT、オプション
1冊の辞書.
{{parameter_name: callable}}ある他のパラメータのパラメータにリンクする.辞書値は，リンク関係を提供する呼び出し可能なオブジェクトである.あるいは、tiedパラメータの属性を用いることができる.- boundsDICT、オプション
1冊の辞書.
{{parameter_name: value}}パラメータの上下境界。キーはパラメータ名である.値は長さ2のリストまたはタプルであり，パラメータに必要な範囲を与える.あるいは、minそしてmaxパラメータの属性を用いることができる.- eqconsリスト、オプション
長さ関数リスト
nそのためにはeqcons[j](x0,*args) == 0.0最適化に成功した問題の中で。- ineqconsリスト、オプション
長さ関数リスト
nそのためにはieqcons[j](x0,*args) >= 0.0最適化に成功した問題です
注意事項
このモデルは使用単位/量をサポートしていないが，ル譲ドイツ多項式の和の各々はx中の多項式である-各ラー譲ドイツ多項式中の係数は固定されているため，単位が互換性がないためxの量を用いることができない.例えば、3番目のル譲徳多項式(P 2)は1.5 x^2-0.5であるが、xが単位で指定されている場合、1.5 x^2および-0.5は互換性のない単位を有することになる。
属性要約
n_inputs\入力の数。
出力の数。
方法要約
__call__\(*入力[, model_set_axis, ...] )このモデルは，与えられた入力とインスタンス化モデルを用いて指定されたパラメータ値を用いて評価される.
clenshaw\(X，係数)evaluate\(X，*係数)いくつかの入力変数でモデルを評価する.
fit_deriv\(X，*パラメータ)ファンデルモン行列を計算する.
prepare_inputs\(X，** Kwargs)この方法は
__call__モデルのすべての入力が互換性のある形状にブロードキャストされることができることを保証するために(それらのうちの1つまたは両方が配列入力として使用される場合)、特に複数のパラメータセットがある場合。属性文書
- n_inputs = 1¶
入力の数。
- n_outputs = 1¶
出力の数。
方法文書
- __call__(*inputs, model_set_axis=None, with_bounding_box=False, fill_value=nan, equivalencies=None, inputs_map=None, **new_inputs)¶
このモデルは，与えられた入力とインスタンス化モデルを用いて指定されたパラメータ値を用いて評価される.