在Python中评估Hermite系列在点x处的值

要评估Hermite系列在点x处的值，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，则会转换为ndarray，否则保持不变并作为标量处理。在任何情况下，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是一个按顺序排列的系数数组，其中n次项的系数包含在c[n]中。如果c是多维的，其余的索引将列举多个多项式。在二维情况下，系数可以被认为是存储在c的列中。

第三个参数tensor，如果为True，则系数数组的形状在右侧被扩展为1，每个维度对应一个。对于此操作，标量的维度为0。结果是c中的每个系数列对x的每个元素进行求值。如果为False，则x在求值时会广播到c的列上。这个关键字在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)

获得数据类型 –

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

获得形状 –

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

要在点x处计算Hermite系列，请使用Python Numpy中的hermite.hermval()方法。

print("\nResult...\n",H.hermval(1,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)

# To evaluate a Hermite series at points x, use the hermite.hermval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval(1,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...
11.0