在 Python 中对具有多维系数的 Hermite 级数进行微分

要对 Hermite 级数进行微分，可以在 Python 中使用 hermite.hermder() 方法。第一个参数 c 是 Hermite 级数系数的数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应具有不同变量，其中每个轴的次数由相应的索引给出。第二个参数 m 是所取导数的数量，必须为非负数。（默认值：1）

第三个参数 scl 是一个标量。每个导数都会乘以 scl。最终结果乘以 scl**m。这是在线性变量改变中使用的。（默认值：1）第四个参数 axis 是导数所涉及的轴。（默认值：0）

步骤

首先，导入所需的库 –

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

创建一个多维数组的系数 –

c = np.arange(4).reshape(2,2)

显示数组 –

print("我们的数组...\n",c)

检查维度 –

print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)

获得数据类型 –

print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

获得形状 –

print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

要对 Hermite 级数进行微分，可以在 Python 中使用 hermite.hermder() 方法 –

print("\n结果...\n",H.hermder(c))

示例

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

# 创建一个多维数组的系数
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)

# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)

# 获得数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

# 获得形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

# 要对 Hermite 级数进行微分，可以在 Python 中使用 hermite.hermder() 方法 
print("\n结果...\n",H.hermder(c))

输出

我们的数组...
   [[0 1]
   [2 3]]

我们的数组的维度...
2

我们的数组对象的数据类型...
int64

我们的数组对象的形状...
(2, 2)

结果...
   [[4. 6.]]