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Python에서 축 0을 통해 Hermite_e 시리즈 통합

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Hermite_e 시리즈를 통합하려면 Python에서 hermite_e.hermeint() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite_e 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도를 가진 다른 변수에 대응합니다.

두 번째 매개변수인 m은 적분 차수이며 양수여야 합니다. 세 번째 매개변수 k는 적분 상수입니다. lbnd의 첫 번째 적분 값은 목록의 첫 번째 값이고, lbnd의 두 번째 적분 값은 두 번째 값입니다. k ==[](기본값)이면 모든 상수가 0으로 설정됩니다. m ==1이면 목록 대신 단일 스칼라를 제공할 수 있습니다.

네 번째 매개변수인 lbnd는 적분의 하한입니다. (기본값:0). 다섯 번째 매개변수인 scl은 ascalar입니다. 각 적분 후에 적분 상수가 추가되기 전에 결과에 scl이 곱해집니다. (기본값:1). 6번째 매개변수인 axis는 적분을 취하는 축입니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

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

계수의 다차원 배열 생성 -

c = np.arange(4).reshape(2,2)

배열 표시 -

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

치수 확인 -

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

데이터 유형 가져오기 -

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

모양 가져오기 -

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

Hermite_e 시리즈를 통합하려면 Python에서 hermite_e.hermeint() 메서드를 사용하십시오 -

print("\nResult...\n",H.hermeint(c, axis = 0))

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

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 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 integrate a Hermite_e series, use the hermite_e.hermeint() method in Python
print("\nResult...\n",H.hermeint(c, axis = 0))

출력

Our Array...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
   [[1. 1.5]
   [0. 1. ]
   [1. 1.5]]