在 Python 中使用多維繫數評估 Hermite_e 級數在點 x 處的值

要評估點 x 處的 Hermite_e 級數，請在 Python Numpy 中使用 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，否則將其保持不變並將其視為標量。在這兩種情況下，x 或其元素都必須支援與自身以及與 c 的元素相加和相乘。

第二個引數 C，一個係數陣列，其排序方式使得 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，可以認為係數儲存在 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擴充套件為 1，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 x 在評估期間廣播到 c 的列上。此關鍵字在 c 是多維時很有用。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

建立一個多維繫數陣列 -

c = np.arange(4).reshape(2,2)

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)

要評估點 x 處的 Hermite_e 級數，請在 Python Numpy 中使用 hermite.hermeval() 方法 -

print("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 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)

# To evaluate a Hermite_e series at points x, use the hermite.hermeval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c))

輸出

Our Array...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
   [[2. 4.]
   [4. 7.]]

AmitDiwan

更新於: 2022-03-09

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