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法学在 Python 中评估 Hermite 多项式在 x 点处的值
为了在 Python NumPy 中评估 Hermite 多项式在 x 点处的值，可以使用 `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运算。
第二个参数 C，一个系数数组，其顺序使得 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，系数可以被认为存储在 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扩展为 1，对于 x 的每个维度都扩展一个 1。对于此操作，标量的维度为 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 会广播到 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...\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)为了在 Python NumPy 中评估 Hermite 多项式在 x 点处的值，可以使用 `hermite.hermval()` 方法：
print("\nResult...\n",H.hermval(1,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)
# To evaluate a Hermite series at points x, use the hermite.hermval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval(1,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... 11.0
更新于：2022年3月1日
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