在Python中使用NumPy在点x的列表中评估Hermite_e序列

在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的NumPy在点x的列表中评估Hermite_e数列。

numpy.polynomial.hermite.hermval

为了在x点评估一个多维系数数组的Hermite数列，NumPy提供了一个名为hermite.hermval()的函数。它需要两个参数x和c。而x是一个元组或列表。它被认为是一个标量。但是，参数x应该支持在自身内部以及与c的元素的乘法和加法。如果c是一个一维数组，那么它的形状将与x相同。如果c是多维的，那么结果的形状取决于张量的值。

语法: numpy.polynomial.hermite.hermval

参数:

• x：类似对象的数组。
• c:系数的数组
• tensor：可选的值，布尔类型。

返回： ndarray of Hermite_e series

示例 1:

NumPy包被导入。Polynomial.hermite.hermval()用于在点x的列表上评估Hermite数列，数组的形状、数据类型和尺寸通过使用.shape、.dtype和.ndim属性找到。

# importing packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
  
# array of coefficients
array = np.array([10,20,30,40])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# evaluating a hermite series at list of points x
print(H.hermval([1,2,3],array))

输出:

[10 20 30 40]
Shape of the array is :  (4,)
The dimension of the array is :  1
[ -50. 2110. 8350.]

示例 2:

NumPy包被导入。使用NumPy创建一个数组，代表Hermite数列的系数。Polynomial.hermite.hermval()用于在一个点x的列表中评估Hermite数列，其中x是[2,3,4]。通过使用 .shape, .dtype, 和 .ndim 属性可以找到数组的形状、数据类型和尺寸。

# importing packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
  
# array of coefficients
array = np.array([20,30,40,45])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# evaluating a hermite series at list of points x
print(H.hermval([2,3,4],array, tensor=False))

输出:

[20 30 40 45]
Shape of the array is :  (4,)
The dimension of the array is :  1

[ 2500.  9660. 23620.]