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法律研究在Python中评估多维数组点x处的Hermite级数
要评估点x处的Hermite级数，请在Python Numpy中使用hermite.hermval()方法。第一个参数x，如果x是列表或元组，则将其转换为ndarray，否则将其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的元素之间的加法和乘法。
第二个参数C，一个系数数组，这些系数的顺序使得n次幂的系数包含在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的维度一个。标量对此操作的维度为0。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将广播到c的列上。当c是多维时，此关键字很有用。默认值为True。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
创建一个系数数组：
c = np.array([1, 2, 3])
显示数组：
print("Our Array...
",c)检查维度：
print("
Dimensions of our Array...
",c.ndim)获取数据类型：
print("
Datatype of our Array object...
",c.dtype)获取形状：
print("
Shape of our Array object...
",c.shape)这里，x是一个二维数组：
x = np.array([[1,2],[3,4]])
要评估点x处的Hermite级数，请在Python Numpy中使用hermite.hermval()方法：
print("
Result...
",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...
",c)
# Check the Dimensions
print("
Dimensions of our Array...
",c.ndim)
# Get the Datatype
print("
Datatype of our Array object...
",c.dtype)
# Get the Shape
print("
Shape of our Array object...
",c.shape)
# Here, x is a 2D array
x = np.array([[1,2],[3,4]])
# To evaluate a Hermite series at points x, use the hermite.hermval() method in Python Numpy
print("
Result...
",H.hermval(x,c))输出
Our Array... [1 2 3] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3,) Result... [[ 11. 51.] [115. 203.]]
更新于：2022年3月1日
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