在Python中,当系数为多维时,在点x上计算Hermite_e级数
要在点x上计算Hermite_e级数,请使用Python Numpy中的hermite.hermeval()方法。 第一个参数x,如果x是列表或元组,则将其转换为ndarray,否则保持不变并视为标量。在任一情况下,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,一个按系数排序的数组,使得度数为n的项的系数包含在c[n]中。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,则系数数组的形状向右扩展为1,每个x的维数增加1。标量将在此操作中具有零维。结果是,c中的每个系数列都将为x的每个元素求值。如果为False,则x在c的列上广播以进行评估。当c是多维的时,此关键字很有用。默认值为True。
步骤
首先,导入所需库-
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
创建系数的多维数组-
c = np.arange(4).reshape(2,2)
显示该数组-
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上计算Hermite_e级数,请使用Python Numpy中的hermite.hermeval()方法-
print("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# 创建系数的多维数组
c = np.arange(4).reshape(2,2)
# 显示该数组
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上计算Hermite_e级数,请使用Python Numpy中的hermite.hermeval()方法
print("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c))
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. 4.]
[4. 7.]]