scipy.special.besselpoly#
- scipy.special.besselpoly(a, lmb, nu, out=None) = <ufunc 'besselpoly'>#
第一类贝塞尔函数的加权积分。
计算
\[\int_0^1 x^\lambda J_\nu(2 a x) \, dx\]其中 \(J_\nu\) 是贝塞尔函数，且 \(\lambda=lmb\), \(\nu=nu\)。
- 参数:
- a类数组
贝塞尔函数内部的比例因子。
- lmb类数组
x 的幂
- nu类数组
贝塞尔函数的阶。
- outndarray, 可选
可选的输出数组，用于存储函数结果。
- 返回:
- 标量或 ndarray
积分的值。
参考
[1]Cephes Mathematical Functions Library, http://www.netlib.org/cephes/
示例
评估一个参数集的函数。
>>> from scipy.special import besselpoly >>> besselpoly(1, 1, 1) 0.24449718372863877
评估不同比例因子的函数。
>>> import numpy as np >>> factors = np.array([0., 3., 6.]) >>> besselpoly(factors, 1, 1) array([ 0. , -0.00549029, 0.00140174])
绘制不同幂、阶和比例的函数。
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots() >>> powers = np.linspace(0, 10, 100) >>> orders = [1, 2, 3] >>> scales = [1, 2] >>> all_combinations = [(order, scale) for order in orders ... for scale in scales] >>> for order, scale in all_combinations: ... ax.plot(powers, besselpoly(scale, powers, order), ... label=rf"$\nu={order}, a={scale}$") >>> ax.legend() >>> ax.set_xlabel(r"$\lambda$") >>> ax.set_ylabel(r"$\int_0^1 x^{\lambda} J_{\nu}(2ax)\,dx$") >>> plt.show()
