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.]]