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法学研究在Python中对具有多维系数的Hermite级数沿特定轴进行微分
要对Hermite级数进行微分，请在Python中使用hermite.hermder()方法。第一个参数c是Hermite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。这用于变量的线性变化。（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 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级数进行微分，请在Python中使用hermite.hermder()方法：
print("\nResult...\n",H.hermder(c, axis = 1))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite 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 series, use the hermite.hermder() method in Python
print("\nResult...\n",H.hermder(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... [[2.] [6.]]
更新于：2022年3月3日
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