在Python中对赫米特数列进行微分

在Python中对赫米特数列进行微分

在这篇文章中,我们将研究在Python中对Hermite数列进行微分的步骤。

用Python对Hermite数列进行微分。

这里,我们需要调用NumPy包中的np.hermder()函数。并传递参数,第一个参数将是c ,它是一个Hermite系列系数的数组。此外,下一个参数是m,它是非负数(默认:1)。

语法: np.hermder(series, m)

参数:

  • c:赫米特级数系数的数组。
  • m:所取的导数的数量,必须是非负数。(默认:1)

返回:返回微分序列的系数。

示例 1:

在这个例子中,我们创建了包含1到10系列的10个数据点的数组,通过使用np.hermder()函数,我们在python中对Hermite系列进行微分。

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite
  
gfg = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
  
print("Array - ", gfg)
  
print("Dimension of Array:-",gfg.ndim)
  
print("Datatype of Array:-",gfg.dtype)
  
print("Shape of Array:-",gfg.shape)
  
print("Differentiated  Hermite series", hermite.hermder(gfg))

输出:

Array -  [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
Dimension of Array:- 1
Datatype of Array:- int32
Shape of Array:- (10,)
Differentiated  Hermite series [  4.  12.  24.  40.  60.  84. 112. 144. 180.]

示例 2:

在这个例子中,我们将使用Python的NumPy包中的np.hermder()函数从一个有5个数据点和m=2的数组中分化出一个Hermite数列。

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite
  
gfg = np.array([56,84,87,44,98])
  
print("Array - ", gfg)
  
print("Dimension of Array:-",gfg.ndim)
  
print("Datatype of Array:-",gfg.dtype)
  
print("Shape of Array:-",gfg.shape)
  
print("Differentiated  Hermite series", hermite.hermder(gfg, m=2))

输出:

Array -  [56 84 87 44 98]
Dimension of Array:- 1
Datatype of Array:- int32
Shape of Array:- (5,)
Differentiated  Hermite series [ 696. 1056. 4704.]

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