用 Python 在列系数上广播计算 Hermite 级数中点 x 的值

要在点 x 处计算 Hermite 级数，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermval() 方法。第一个参数 x 如果是列表或元组，则会转换为 ndarray，否则将保持不变，并视为标量。无论哪种情况，x 或其元素必须支持与自己和 c 中元素的加法和乘法。

第二个参数 C 是一个按顺序排列的系数数组，使得 n 次项的系数包含在 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，可以将系数视为存储在 c 的列中。

第三个参数 tensor，如果为 True，则系数数组的形状会在右侧扩展为 ones，每个 x 的维度增加一个。标量的此操作维度为 0。结果是 c 中的每个系数列都会为 x 的每个元素求值。如果为 False，则 x 会在系数的列上广播以进行评估。当 c 是多维的时，这个关键词是有用的。默认值为 True。

步骤

首先，导入所需的库 –

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

创建系数的多维数组 –

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

显示数组 –

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

检查维度 –

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 级数，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermval() 方法 –

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

示例

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

# 创建系数的多维数组
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 显示数组
print("Our Array...\n",c)

# 检查维度
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 级数，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermval() 方法
print("\nResult...\n",H.hermval([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...
[ 4. 13.]