在Python中评估Hermite系列在元组点x上的值

要在点x上评估Hermite系列，请使用Python Numpy中的hermite.hermval()方法。第一个参数x，如果x是一个列表或元组，它将被转换为ndarray，否则保持不变并视为标量。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运算。

第二个参数C是一个按顺序排列的系数数组，其中度数为n的项的系数包含在c[n]中。如果c是多维的，则剩余的索引枚举多个多项式。在二维情况下，可以将系数视为存储在c的列中。

第三个参数tensor，如果为True，则将系数数组的形状在右侧用1扩展，每个维度上加1。对于此操作，标量的维度为0。结果是，c中的每一列系数都对x的每个元素进行评估。如果为False，则将x广播到评估c的列上。该关键字在c是多维的情况下很有用。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)

获得形状−

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

这里，x是一个元组 –

x = (5, 10, 15)

在Python Numpy中，要在点x处评估一个Hermite系列，使用hermite.hermval()方法。

print("\nResult...\n",H.hermval(x,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)

# Here, x is a tuple
x = (5, 10, 15)

# To evaluate a Hermite series at points x, use the hermite.hermval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval(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...
[ 315. 1235. 2755.]