我希望能够在标准基多项式和切比雪夫（第二类）基多项式之间进行转换。
我正在尝试为所有散布的数据计算多项式回归线。例如，如果我有一堆如下所示的红点，那么我希望能
我试图理解 sympy 并且在表达和/或使用各种 Rodrigues 类型的公式时遇到问题。我想表达的例子：
<pre><co
这是关于如何从 TA-lib 移动平均线的最后六个结果中制作一个有用的列表。
这是我的平均代码：
我想在应用二阶多项式后比较卡尔曼滤波器和线性回归。
我不是卡尔曼滤波器的专家，也不知道如
我正在学习 cpp 并且我一直试图正确分配内存，但现在在添加解构函数后，它崩溃了，<strong>HEAP CORRUPTION
我适合这样的二阶 GLM：<code>mod<-glm(y~(x,2, raw=T)*blocking_var, data=dat)</code>
线性、二次和blocking_var预
我正在尝试使算法解决多项式的减法。
在我的Jupiter notebook上，输出没有问题，但是程序评分系统给出了
当使用 pycharm 时，integ() 函数被忽略：
<pre><code>from numpy.polynomial import Polynomial as P
p = P([1, 2, 3])
p.integ
我想有效地求解 k 中的 7 次多项式。
例如，使用以下 7 个无条件概率集，
<pre><code>p <- c(0.04967
我正在更新一些使用旧版 <code>Extreme.Numerics.Curves.Line</code> 的代码。
<code>Line</code> 类采用四个参数
我有一个包含变量 x、y 和 z 的多项式结构
<pre><code>struct Node
{
float coeff;
int powX;
int powY;
int
这是给我们的编码练习。我见过很多例子，但它们大多只使用一个变量 <code>x</code>。对于这个，两个多
<h1>背景</h1>
我正在尝试创建一个程序，该程序从除法表中创建一个完全简化的牛顿多项式。我已经拥有
嘿，到目前为止，我使用 <code>numpy.polyfit</code> 来拟合数据，但我看到有可用的新类 <code>numpy.polynomial</cod
我使用 R 中的 lm 和 poly 函数制作了一个趋势曲面。
我的结果总结如下：
<pre><code>> summary(tls.lm)
Call
我在少数客户担任内部审计师，我的一个客户在不同地点拥有数千名员工，其中大部分在总部，客户寻
我不明白为什么 polynomial.Polynomial.fit() 给出的系数与预期的系数非常不同：
<pre><code>import numpy as np
x =
我正在尝试编写创建和显示多项式的代码。我的第一个问题是：“我是否正确使用了链表？”。其次是
我正在尝试使用一组分段多项式来近似数字滤波器脉冲响应：
<ol>
<li>segment(knot) 的数量是整个区间 [0,
