在Python中对一个Hermite级数使用一系列点x进行评估

要在点x处评估Hermite级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermval()方法。第1个参数x是列表或元组时，会转换为ndarray，否则保持不变，并视为标量。无论哪种情况，x或其元素都必须支持与自身和与c元素的加法和乘法。

第2个参数C，是按顺序排列的系数数组，因此递增n度数的系数包含在c[n]中。如果c是多维的，剩余的索引将枚举多项式。在二维情况下，可以认为系数存储在c的列中。

第3个参数tensor，如果为True，则在右侧用1个扩展系数数组的形状，每个x的维数用1个扩展。标量对于此操作具有0维。结果是，对于每个x的元素，都要评估c的每个系数列。如果为False，x将在评估时广播到c的列上。当c为多维时，此关键字非常有用。默认值为True。

步骤

首先，导入所需库 –

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

创建系数数组 –

c = np.array([1，2，3）

显示数组 –

print("我们的数组...\n"，c)

检查维度 –

print("\n我们的数组维度...\n",c.ndim)

获取数据类型 –

print("\n我们的数组对象数据类型...\n",c.dtype)

获取形状 –

print("\n我们的数组对象形状...\n",c.shape)

要在点x处评估Hermite级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermval()方法 –

x = np.array([[1，2]，[3，4]])
print("\n结果...\n"，H.hermval(x，c))

例子

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

# 创建系数数组
c = np.array([1，2，3）

# 显示数组
print("我们的数组...\n"，c)

# 检查维度
print("\n我们的数组维度...\n",c.ndim)

# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象数据类型...\n",c.dtype)

# 获取形状
print("\n我们的数组对象形状...\n",c.shape)

# 要在点x处评估Hermite级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermval()方法
x = np.array([[1，2]，[3，4]])
print("\n结果...\n"，H.hermval(x，c))

输出

我们的数组...
[1 2 3]

我们的数组维度...
1

我们的数组对象数据类型...
int64

我们的数组对象形状...
(3,)

结果...
[[ 11. 51.]
 [115. 203.]]

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