极客笔记在Python中评估一个Hermite_e系列在点x上的值
要在点x上评估Hermite_e系列，请在Python Numpy中使用hermite.hermeval()方法。 第一个参数x，如果x是一个列表或元组，则会转换为ndarray，否则保持不变并作为标量处理。无论哪种情况，x或其元素必须支持与自身和c的元素的加法和乘法。
第二个参数c，一个按照系数从低到高排序的数组，其中n次项的系数包含在c[n]中。如果c是多维的，则剩余索引会枚举多个多项式。在二维情况下，系数可以被认为是存储在c的列中的。
第三个参数tensor，如果为True，则系数数组的形状将在右侧扩展为一维数组，每个维度都会扩展为一个。对于这个操作，标量的维度为0。其结果是对于c中的每一列系数，都对x的每个元素进行评估。如果为False，则x在评估中会广播到c的列上。当c是多维的时候，这个关键字是有用的。默认值为True。
步骤
首先，导入所需的库−
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e 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)
检查尺寸−
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
获取数据类型 −
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
得到形状 –
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
要在点x处评估Hermite_e系列，请使用Python Numpy中的hermite.hermeval()方法。
x = np.array([[1,2],[3,4]])
print("\nResult...\n",H.hermeval(x,c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e 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_e series at points x, use the hermite.hermeval() method in Python Numpy
x = np.array([[1,2],[3,4]])
print("\nResult...\n",H.hermeval(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...
[[ 3. 14.]
[31. 54.]]