在Python中評估點x處的Hermite級數
為了評估點x處的Hermite級數,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,否則將其保持不變並視為標量。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,其順序使得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,則係數陣列的形狀將在右側擴充套件為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的每一個元素進行評估。如果為False,則x在評估過程中廣播到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 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是一個元組:
x = (5, 10, 15)
為了評估點x處的Hermite級數,可以使用Python Numpy中的hermite.hermval()方法:
print("\nResult...\n",H.hermval(x,c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite 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 tuple
x = (5, 10, 15)
# To evaluate a Hermite series at points x, use the hermite.hermval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval(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... [ 315. 1235. 2755.]
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