在 Python 中评估在系数列上广播的点 x 的 Hermite_e 级数

要评估在点 x 处 Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermeval() 方法。第一个参数 x，如果 x 是列表或元组，则将其转换为 ndarray，否则保持不变并将其视为标量。无论哪种情况，x 或其元素都必须支持自身以及 c 的元素的加法和乘法。

第二个参数 C，一个系数数组，其排序方式是 n 次项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的，则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下，可以认为系数存储在 c 的列中。

第三个参数 tensor，如果为 True，则系数数组的形状在右侧用 1 扩展，每个 x 维一个。对于此操作，标量具有 0 维。结果是 c 中的每一列系数都针对 x 的每个元素进行评估。如果为 False，则在评估时 x 将在 c 的列上广播。此关键字在 c 为多维时很有用。默认值为 True。

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)

要评估在点 x 处 Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermeval() 方法：

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

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 evaluate a Hermite_e series at points x, use the hermite.hermeval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c, tensor = False))

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. 7.]

更新于：2022年3月9日

浏览量：109

启动您的 职业生涯

完成课程获得认证

开始
广告