図の例2 D¶
- class astropy.modeling.polynomial.Legendre2D(x_degree, y_degree, x_domain=None, x_window=None, y_domain=None, y_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.OrthoPolynomialBase二次元ラージャンド級数。
定義は：
\[P_{n_m}(x，y)=\sum_{n，m=0}^{n=d，m=d}C_{nm}L_n(X)L_m(Y)\]どこだ？
L_n(x)そしてL_m(y)ルジャンダー多項式です。For explanation of
x_domain,y_domain,x_windowandy_windowsee Notes regarding usage of domain and window.- パラメータ
- x_degree集積する.
X中の度数
- y_degree集積する.
Y中の学位
- x_domain元グループかなしか、オプション
X引数のドメイン
- y_domain元グループかなしか、オプション
Y引数のドメイン
- x_window元グループかなしか、オプション
X引数の範囲がなければ，(-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.
- y_window元グループかなしか、オプション
Y引数の範囲がなければ，(-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
モデル式：
\[P(X)=\sum_{i=0}^{i=n}C_{i}*L_{i}(X)\]どこだ？
L_{{i}}それに対応するル譲徳多項式です。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。
方法要約
fit_deriv\(X，y，*パラメータ)係数の導関数について。
方法文書