在 Python 中評估 Hermite 多項式級數在點 x 處的值，並擴充套件係數陣列的形狀以適應 x 的每個維度。

要評估 Hermite 多項式級數在點 x 處的值，可以使用 Python Numpy 中的 `hermite.hermval()` 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。在這兩種情況下，x 或其元素都必須支援自身之間的加法和乘法以及與 c 的元素的加法和乘法。

第二個引數 C，一個係數陣列，這些係數按順序排列，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，每個維度一個，用於 x。對於此操作，標量具有維度 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 為多維時很有用。預設值為 True。

步驟

首先，匯入所需的庫 -

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

建立一個多維繫數陣列 -

c = np.arange(8).reshape(2,4)

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 Hermite 多項式級數在點 x 處的值，可以使用 Python Numpy 中的 `hermite.hermval()` 方法 -

print("\nResult...\n",H.hermval([1,2],c, tensor = True))

示例

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

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(8).reshape(2,4)

# 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 series at points x, use the hermite.hermval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval([1,2],c, tensor = True))

輸出

Our Array...
   [[0 1 2 3]
   [4 5 6 7]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 4)

Result...
   [[ 8. 16.]
   [11. 21.]
   [14. 26.]
   [17. 31.]]

更新於: 2022-03-01

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