使用Python在多维数组点x上评估Hermite级数

要在点x上评估Hermite级数，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，则会转换为ndarray，否则保持不变并视为标量。在任一情况下，x或其元素必须支持与自己和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，使得n次项的系数包含在c[n]中。如果c是多维的，剩余的索引会枚举多项式。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扩展，右侧为每个x维度的1个。对于此操作，标量的维度为0。结果是对于c中的每个列，都会对x的每个元素进行求值。如果为False，则x会在求值过程中自动适应c的列。当c是多维的时候，这个关键字非常有用。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

创建一个系数数组 −

c = np.array([1, 2, 3])

显示数组-

print("Our Array...  
",c)

检查尺寸 –

print("  
Dimensions of our Array...  
",c.ndim)

获取数据类型−

print("  
Datatype of our Array object...  
",c.dtype)

获取形状 –

print("  
Shape of our Array object...  
",c.shape)

这里，x是一个二维数组 –

x = np.array([[1,2],[3,4]])

使用Python Numpy中的hermite.hermval()方法在点x上评估Hermite系列。

print("  
Result...  
",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...  
",c)

# Check the Dimensions
print("  
Dimensions of our Array...  
",c.ndim)

# Get the Datatype
print("  
Datatype of our Array object...  
",c.dtype)

# Get the Shape
print("  
Shape of our Array object...  
",c.shape)

# Here, x is a 2D array
x = np.array([[1,2],[3,4]])

# To evaluate a Hermite series at points x, use the hermite.hermval() method in Python Numpy
print("  
Result...  
",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...
   [[ 11. 51.]
   [115. 203.]]