在Python中对Hermite_e级数进行微分、设置导数并将每个微分乘以标量

要对Hermite_e级数进行微分，在Python中使用hermite_e.hermeder()方法，其中第一个参数c为Hermite_e系数数组。 如果c是多维的，则不同轴对应不同的变数，每个轴的次数由相应的指数给出。

第二个参数m为导数的数量，必须为非负数。（默认值为1）。第三个参数scl为标量， 每个微分都将乘以它。最终结果是乘以scl ** m，用于线性变量的变更。（默认值为1）。 第四个参数axis是进行导数的轴。（默认值为0）。

步骤

首先，导入所需库−

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

创建系数数组−

c = np.array([1,2,3,4])

显示数组−

print("Our Array...\n",c)

检查维数−

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

获取数据类型−

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

获取形状−

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

要对Hermite_e级数进行微分，在Python中使用hermite_e.hermeder()方法−

print("\nResult...\n",H.hermeder(c, 2, scl = - 1))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

#创建系数数组
c = np.array([1,2,3,4])

# 显示数组
print("Our Array...\n",c)

#检查维数
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

#获取数据类型
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

#获取形状
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

#要对Hermite_e级数进行微分，在Python中使用hermite_e.hermeder()方法
print("\nResult...\n",H.hermeder(c, 2, scl = - 1))

输出

Our Array...
   [1 2 3 4]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(4,)

Result...
   [6.  24.]