Hermite_e 시리즈에 x(여기서 x는 독립 변수)를 곱하려면 Python Numpy에서 다항식.hermite.hermemulx() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 곱셈의 결과를 나타내는 배열을 반환합니다. 매개변수 c는 낮은 값에서 높은 순서로 정렬된 Hermite_e 계열 계수의 1차원 배열입니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
배열 생성 -
c = np.array([1, 2, 3])
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 시리즈에 x를 곱하려면(여기서 x는 독립 변수임) polynomial.hermite.hermemulx() 메서드를 사용합니다. -
print("\nResult....\n",H.hermemulx(c))
예시
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H # Create an array 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 multiply the Hermite_e series by x, where x is the independent variable, use the polynomial.hermite.hermemulx() method in Python Numpy print("\nResult....\n",H.hermemulx(c))
출력
Our Array... [1 2 3] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3,) Result.... [2. 7. 2. 3.]