在Python中使用Numpy对0轴上的Hermite_e系列进行积分

在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中使用NumPy对0轴上的Hermite_e系列进行积分。

NumPy e.hermeint()方法

我们使用Python的NumPy模块中的hermite e.hermeint()函数来整合一个Hermite e系列。第一个参数’arr’是Hermite e系列的系数数组。如果’arr’是多维的，各种轴就对应于各种变量，每个轴的程度由相关的索引决定。

第二个参数’m’是积分的顺序，它应该是正数。积分常数k是第三个参数。列表中的第一个值是第一个积分在’lbnd’处的值（积分的下限，是一个可选的参数，默认值为0），第二个值是第二个积分的值，以此类推。当m的值==1时，我们可以使用一个标量，而不是使用一个列表。

‘lbnd’是第四个参数，是积分的下限（默认值是0）。’scl’是第五个参数，它是一个标量。在加入积分常数之前，每次积分的结果都要乘以’scl’（默认值为1）。axis参数，是第六个参数，是计算积分的轴。

参数 :

arr : (一个包含Hermite_e系列系数的数组结构)

m : 整数，可选参数

k : {[], list, scalar}, 可选参数

lbnd : 标量，可选参数

scl : 标量，可选参数

axis : 整数，可选参数

返回值: ndarray

Raises : ValueError （如果 m < 0, len(k) > m, np. ndim(lbnd) !=0, or np.ndim(scl) !=0)

示例1 :

导入NumPy和Hermite_e库，创建一个多维系数数组，然后使用hermite_e.hermeint()

# import hermite_e libraries
from numpy.polynomial import hermite_e as h
  
# create a multidimentional array 
# 'arr' of coefficients
arr = [[0, 1, 2],[3, 4, 5]]
  
# integrate a Hermite_e series using 
# hermite_e.hermeint() function
print(h.hermeint(arr, m=2, k=[1, 2], lbnd=-1, axis=0))

输出:

[[2.         2.66666667 3.33333333]
 [1.         2.         3.        ]
 [0.         0.5        1.        ]
 [0.5        0.66666667 0.83333333]]

示例2:

# import numpy and hermite_e libraries
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e
  
# create a multidimentional array 
# 'arr' of coefficients
arr = np.arange(6).reshape(2,3)
  
# integrate a Hermite_e series using
# hermite_e.hermeint() function
print(hermite_e.hermeint(arr, axis = 0))

输出:

[[1.5 2.  2.5]
 [0.  1.  2. ]
 [1.5 2.  2.5]]

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