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在Python中计算Hermite_e级数在点x处的值

在Python中计算Hermite_e级数在点x处的值

要在点x处计算Hermite_e级数的值，可以使用Python Numpy中的hermite.hermeval()方法。 第一个参数x，如果x是列表或元组，则会被转换为ndarray，否则不变并视为标量。 无论哪种情况，x或其元素必须支持与自身和c的元素相加和相乘。

第二个参数C是一个系数数组，其中按照n次项的系数顺序排列。 如果c是多维的，则其余索引枚举多个多项式。 在二维情况下，可以认为系数存储在c的列中。

第三个参数tensor，如果为True，则系数数组的形状在右侧扩展为x的每个维度一个，这个操作中标量的维度为0。 结果是c中的每个系数列都为x的每个元素计算出结果。 如果为False，则在评估中会将x广播到c的列上。 当c为多维时，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
Python

创建一个系数数组−

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

输出数组−

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

检查数组的维度−

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

获取数据类型−

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

获取形状−

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

要在点x处计算Hermite_e级数的值，可以使用Python Numpy中的hermite.hermeval()方法−

print("\nResult...\n",H.hermeval(1,c))
Python

示例

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

# 创建一个系数数组
c = np.array([1, 2, 3])

# 输出数组
print("Our Array...\n",c)

# 检查数组的维度
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处计算Hermite_e级数的值，可以使用Python Numpy中的hermite.hermeval()方法
print("\nResult...\n",H.hermeval(1,c))
Python

输出

Our Array...
   [1 2 3]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3,)

Result...
3.0
Python

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