使用NumPy Python在x点上评估Hermite_e系列

在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的NumPy在x点评估Hermite_e系列。

numpy.polynomial.hermite.hermval

NumPy库中的numpy.polynomial.hermite.hermval()方法用于评估点x处的Hermite数列。如果参数x是一个元组或一个列表，它将变成一个数组，否则，它将被视为一个标量，但是，参数x应该支持在其内部以及与c的元素相乘和相加，如果c是一个一维数组，那么它的形状将与x相同。

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()被用来在x点评估一个Hermite数列。在这个例子中，x是一个标量。

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
  
# array of coefficients
array = np.array([5,6,7,8])
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 points x
print(H.hermval(1,array))

输出:

[5 6 7 8]
Shape of the array is :  (4,)
The dimension of the array is :  1
-1.0

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上评估Hermite数列，其中x是[1,2]。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。

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
  
# array of coefficients
array = np.array([5,6,7,8])
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 points x
print(H.hermval([1,2],array))

输出:

[5 6 7 8]
Shape of the array is :  (4,)
The dimension of the array is :  1
[ -1. 447.]