在 Python 中对具有多维系数的 Hermite_e 级数沿特定轴进行微分

要对 Hermite_e 级数进行微分，请在 Python 中使用 hermite_e.hermeder() 方法。第一个参数 c 是 Hermite_e 级数系数的数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴上的次数由相应的索引给出。

第二个参数 m 是导数的次数，必须是非负数。（默认值：1）。第三个参数 scl 是一个标量。每次微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这是用于线性变量变化。（默认值：1）。第四个参数 axis 是进行微分的轴。（默认值：0）。

步骤

首先，导入所需的库 -

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

创建一个多维系数数组 -

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

显示数组 -

print("Our Array...\n",c)

检查维度 -

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

获取数据类型 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

获取形状 -

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

要对 Hermite_e 级数进行微分，请在 Python 中使用 hermite_e.hermeder() 方法 -

print("\nResult...\n",H.hermeder(c, axis = 1))

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 differentiate a Hermite_e series, use the hermite_e.hermeder() method in Python
print("\nResult...\n",H.hermeder(c, axis = 1))

输出

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...
[[1.]
[3.]]

更新于： 2022年2月28日

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