在Python中评估系数为多维的埃尔米特级数在x点处的值


要评估x点处的埃尔米特级数,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,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扩展为1,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x在评估过程中广播到c的列上。当c为多维时,此关键字非常有用。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x点处的埃尔米特级数,请在Python NumPy中使用hermite.hermval()方法:

print("\nResult...\n",H.hermval([1,2],c))

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

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...
   [[ 4. 8.]
   [ 7. 13.]]

更新于:2022年3月1日

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