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.]]
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