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.]

更新於:2022年3月2日

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