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在Python中使用NumPy对Legendre级数进行积分以及设置积分下限的完整攻略如下：

1. 导入必要的模块

import numpy as np
from numpy.polynomial.legendre import leggauss

其中，numpy模块用于数值计算，leggauss函数用于Legendre-Gauss积分，

2. 定义被积函数以及积分下限

例如，假设被积函数f(x)为：f(x) = x * sin(x)，下限为a=0。

def f(x):
    return x * np.sin(x)

a = 0

3. 计算积分

使用leggauss函数对指定积分区间[0,1]进行数值积分，具体过程如下：

# 计算Legendre-Gauss积分节点和权重
x, w = leggauss(100)

# 积分值
integral_value = 0

# 对节点进行遍历，并计算积分值
for i in range(len(x)):
    integral_value += w[i] * f((x[i] + 1) / 2 * (1 - a) + a)

    # 将区间[0,1]映射到[a,1]

其中，leggauss函数第一个参数表示Legendre-Gauss积分的节点数，越大精度越高。integral_value为积分值，w[i]表示对应节点的权重，f(x)为被积函数，在计算时需将节点值转换为被积函数实际取值。

4. 示例1：计算积分f(x)在区间[a,1]上的积分值

将上述计算代码封装为一个函数legendre_integral，并传入被积函数f(x)和积分下限a：

def legendre_integral(f, a):
    # 计算Legendre-Gauss积分节点和权重
    x, w = leggauss(100)

    # 积分值
    integral_value = 0

    # 对节点进行遍历，并计算积分值
    for i in range(len(x)):
        integral_value += w[i] * f((x[i] + 1) / 2 * (1 - a) + a)

    return integral_value

现在，我们可以通过调用legendre_integral函数，计算积分f(x)在区间[a,1]上的积分值了：

a = 0  # 下限
integral_value = legendre_integral(f, a)
print(integral_value)

5. 示例2：计算Legendre Polynomial在区间[0,1]上的积分值

以计算Legendre Polynomial的一次多项式$L_1(x)$在区间[0,1]上的积分值为例。首先，我们需要将$L_1(x)$表示为一个Python函数：

def L1(x):
    return x - 0.5

然后，将上述函数和积分下限a=0传入legendre_integral函数中，即可计算得到积分值：

a = 0  # 下限
integral_value = legendre_integral(L1, a)
print(integral_value)

综上所述，通过以上攻略，我们成功地实现了在Python中使用NumPy对Legendre级数进行积分并设置积分下限的功能，同时，还提供了两个示例说明用于帮助读者理解与使用。