OrthoPolynomialBase

class astropy.modeling.polynomial.OrthoPolynomialBase(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)

ベースクラス: astropy.modeling.polynomial.PolynomialBase

これは2 D ChebyshevとLegendreモデルの基本です。

ここで実現する多項式はxとyの最大次数を必要とする.

For explanation of x_domain, y_domain, `x_window and `y_window see 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

x_window元グループかなしか、オプション

X引数のとりうる範囲

y_domain元グループかなしか、オプション

Y引数のドメイン

y_window元グループかなしか、オプション

Y引数のとりうる範囲

**paramsディクト！

{keyword：value}ペアは，{PARAMETER_NAME：VALUE}を表す.

属性要約

n_inputs \	入力の数。
n_outputs \	出力の数。
x_domain \
x_window \
y_domain \
y_window \

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.
evaluate \(X，y，*係数)	いくつかの入力変数でモデルを評価する.
get_num_coeff \()	どのくらいの係数が必要かを確定する
imhorner \(X，y，係数)
invlex_coeff (係数)
prepare_inputs \(X，Y，** 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 = 2

入力の数。

n_outputs = 1

出力の数。

x_domain

x_window

y_domain

y_window

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.

evaluate(x, y, *coeffs)

いくつかの入力変数でモデルを評価する.

get_num_coeff()

どのくらいの係数が必要かを確定する

返品

numc集積する.

係数数

imhorner(x, y, coeff)

invlex_coeff(coeffs)

prepare_inputs(x, y, **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。これはまた，入力の単位がEvaluateメソッドと互換性があることを保証する.