用Python在点x处评估Hermite级数

要在点x处评估Hermite级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermval()方法。第一个参数x，如果x是列表或元组，则会被转换为ndarray，否则将保持不变，并被视为标量。在任何情况下，x或其元素必须支持加法和乘法与自身以及与c的元素。

第二个参数C，按系数排序的数组，其中系数为n次项包含在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。

第三个参数tensor，如果为True，则在右侧使用一个，变形参数数组的形状，在每个维度上为x添加一个。标量对于此操作的尺寸为0。结果是，对于x的每个元素，都会评估c中的每个系数列。如果为False，则在评估时通过c的列广播x。当c是多维的时，此关键字很有用。默认值为True。

步骤

首先导入所需的库−

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("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处评估Hermite级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermval()方法−

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

示例

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("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处评估Hermite级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermval()方法
print("\nResult...\n",H.hermval(1,c))

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...
11.0