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法律研究在Python中評估多維陣列點x處的Hermite_e級數
為了評估點x處的Hermite_e級數，可以使用Python Numpy中的`hermite.hermeval()`方法。第一個引數x，如果x是列表或元組，則將其轉換為ndarray，否則保持不變並將其視為標量。無論哪種情況，x或其元素都必須支援自身以及c的元素的加法和乘法運算。
第二個引數C，一個係數陣列，其排序方式是n次項的係數包含在c[n]中。如果c是多維的，則其餘索引列舉多個多項式。在二維情況下，係數可以認為儲存在c的列中。
第三個引數tensor，如果為True，則係數陣列的形狀在右側用1擴充套件，每個x的維度一個。標量對此操作的維度為0。結果是c中的每一列係數都針對x的每個元素進行評估。如果為False，則在評估時將x廣播到c的列上。當c是多維時，此關鍵字非常有用。預設值為True。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
建立一個係數陣列：
c = np.array([1, 2, 3])
顯示陣列：
print("Our Array...\n",c)檢查維度：
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)獲取資料型別：
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)獲取形狀：
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)這裡，x是一個二維陣列：
x = np.array([[1,2],[3,4]])
為了評估點x處的Hermite_e級數，可以使用Python Numpy中的`hermite.hermeval()`方法：
print("\nResult...\n",H.hermeval(x,c))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# Create an array of coefficients
c = np.array([1, 2, 3])
# Display the array
print("Our Array...\n",c)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
# Here, x is a 2D array
x = np.array([[1,2],[3,4]])
# To evaluate a Hermite_e series at points x, use the hermite.hermeval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermeval(x,c))輸出
Our Array... [1 2 3] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3,) Result... [[ 3. 14.] [31. 54.]]
更新於：2022年3月9日
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