极客教程在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.]