在Python中对系数的列广播上的点x求取Hermite_e级数

要在点x上求取Hermite_e级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermeval()方法。 第一个参数x，如果x是一个列表或元组，则它将被转换为ndarray，否则它将保持不变并被视为标量。在任一情况下，x或其元素必须支持与自身及与c的元素相加和相乘。

第二个参数C是一个按度数n的系数排序的数组，其中单项式的系数包含在c[n]中。如果c是多维的，则其余的索引将枚举多个多项式。在二维情况下，可以将系数视为存储在c的列中。

第三个参数tensor，如果为True，则将系数数组的形状从右侧扩展为1，每个x的维度增加一个。对于此操作，标量的维度为0。结果是，c中的每一列系数都会对x的每个元素进行求值。如果为False，则将x广播到c的列上进行求值。当c是多维的时，此关键字很有用。默认值为True。

步骤

首先，导入所需的库 –

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

创建一个多维系数数组 –

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

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)

要在点x上求取Hermite_e级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermeval()方法 –

print("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c, tensor = False))

示例

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

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# Display the array
print("Our Array...\n",c)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# To evaluate a Hermite_e series at points x, use the hermite.hermeval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c, tensor = False))

输出

Our Array...
  [[0 1]
  [2 3]]

Dimensions of our Array...
 2

Datatype of our Array object...
 int64

Shape of our Array object...
 (2, 2)

Result...
  [2. 7.]