使用 Python 生成 Hermite 多项式的范德蒙德矩阵

要生成 Hermite 多项式的范德蒙德矩阵，可以使用 Python Numpy 中的 chebyshev.hermvander()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1,)，其中最后一个索引是相应 Hermite 多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。

参数 x 返回点数组。dtype 会根据元素是否为复数转换为 float64 或 complex128。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。参数 deg 是结果矩阵的次数。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

创建一个数组 -

x = np.array([0, 3.5, -1.4, 2.5])

显示数组 -

print("Our Array...\n",x)

检查维度 -

print("\nDimensions of our Array...\n",x.ndim)

获取数据类型 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",x.dtype)

获取形状 -

print("\nShape of our Array object...\n",x.shape)

要生成 Hermite 多项式的范德蒙德矩阵，请使用 chebyshev.hermvander() -

print("\nResult...\n",H.hermvander(x, 2))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

# Create an array
x = np.array([0, 3.5, -1.4, 2.5])

# Display the array
print("Our Array...\n",x)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",x.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",x.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",x.shape)

# To generate a Vandermonde matrix of the Hermite polynomial, use the chebyshev.hermvander() in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermvander(x, 2))

输出

Our Array...
   [ 0. 3.5 -1.4 2.5]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
float64

Shape of our Array object...
(4,)

Result...
   [[ 1. 0.  -2. ]
   [ 1.  7.  47. ]
   [ 1. -2.8 5.84]
   [ 1.  5.  23. ]]

AmitDiwan

更新于: 2022-03-04

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