scipy.special.k0e#
- scipy.special.k0e(x, out=None) = <ufunc 'k0e'>#
指数尺度修正贝塞尔函数 K 的 0 阶
定义为
k0e(x) = exp(x) * k0(x).
- 参数:
- xarray_like
参数 (浮点数)
- outndarray, optional
可选的输出数组，用于存储函数值
- 返回:
- Kscalar or ndarray
在 x 处指数尺度修正贝塞尔函数 K 的 0 阶的值。
附注
范围被划分为两个区间 [0, 2] 和 (2, 无穷大)。在每个区间中使用切比雪夫多项式展开。
此函数是 Cephes [1] 例程
k0e的包装器。k0e对于较大的参数很有用：对于这些参数，k0容易下溢。数组 API 标准支持
k0e具有对 Python Array API 标准兼容后端（除了 NumPy 之外）的实验性支持。请考虑通过设置环境变量SCIPY_ARRAY_API=1并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。支持以下后端和设备（或其他功能）的组合。库
CPU
GPU
NumPy
✅
不适用
CuPy
不适用
✅
PyTorch
✅
✅
JAX
⚠️ 无 JIT
⛔
Dask
✅
不适用
有关更多信息，请参阅 对数组 API 标准的支持。
参考文献
[1]Cephes 数学函数库, http://www.netlib.org/cephes/
示例
在以下示例中，
k0返回 0，而k0e仍然返回一个有用的有限数字>>> from scipy.special import k0, k0e >>> k0(1000.), k0e(1000) (0., 0.03962832160075422)
通过为 x 提供 NumPy 数组或列表来计算函数在几个点的值
>>> import numpy as np >>> k0e(np.array([0.5, 2., 3.])) array([1.52410939, 0.84156822, 0.6977616 ])
绘制从 0 到 10 的函数。
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots() >>> x = np.linspace(0., 10., 1000) >>> y = k0e(x) >>> ax.plot(x, y) >>> plt.show()
