Python에서 x의 각 차원에 대해 확장된 계수 배열의 모양과 점 x에서 Hermite_e 시리즈를 평가합니다.

포인트 x에서 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermeval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 그대로 남아 a로 처리됩니다. 스칼라. 두 경우 모두 x 또는 해당 요소는 c의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다.

두 번째 매개변수 C는 차수 항에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 2차원의 경우 계수는 c의 열에 저장된 것으로 생각할 수 있습니다.

세 번째 매개변수인 텐서는 True이면 계수 배열의 모양이 x의 각 차원에 대해 하나씩 오른쪽으로 확장됩니다. 스칼라는 이 작업의 차원이 0입니다. 결과는 c의 모든 계수 열이 x의 모든 요소에 대해 평가된다는 것입니다. False인 경우 x는 평가를 위해 c의 열을 통해 브로드캐스트됩니다. 이 키워드는 c가 다차원일 때 유용합니다. 기본값은 True입니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

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

계수의 다차원 배열 생성 -

c = np.arange(8).reshape(2,4)

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)

포인트 x에서 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermeval() 메서드를 사용하십시오 -

print("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c, tensor = True))

예시

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

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(8).reshape(2,4)

# 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_e series at points x, use the hermite.hermeval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c, tensor = True))

출력

Our Array...
   [[0 1 2 3]
   [4 5 6 7]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 4)

Result...
   [[ 4. 8.]
   [ 6. 11.]
   [ 8. 14.]
   [10. 17.]]