Python NumPy에서 점 x 배열의 특정 지점에서 Hermite_e(에르미트 E) 급수를 평가하려면 hermite.hermeval() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 다항식 계수 배열과 평가할 지점을 입력받아 해당 지점에서의 급수 값을 계산해 줍니다.
hermeval() 메서드의 매개변수
1. x (평가 지점)
첫 번째 매개변수 x는 급수를 평가할 지점입니다. x가 리스트(list)나 튜플(tuple)로 전달되면 ndarray로 자동 변환되며, 그 외의 경우에는 변경 없이 스칼라로 취급됩니다. 어떤 경우든 x 또는 그 요소들은 자기 자신과 계수 배열 c의 요소들 간에 덧셈과 곱셈이 가능해야 합니다.
2. c (계수 배열)
두 번째 매개변수 c는 계수 배열입니다. 차수 n에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬되어야 합니다. c가 다차원 배열인 경우 나머지 인덱스는 여러 개의 다항식을 나타냅니다. 2차원 배열의 경우 계수들이 c의 열(column)에 저장되어 있다고 생각하면 이해하기 쉽습니다.
3. tensor (텐서 확장 옵션)
세 번째 매개변수 tensor가 True이면 계수 배열의 형태(shape)가 오른쪽에 1이 추가되어 확장됩니다. 이때 추가되는 차원의 수는 x의 차원 수와 같으며, 스칼라는 차원 0으로 처리됩니다. 그 결과 c의 모든 계수 열이 x의 모든 요소에 대해 평가됩니다. False이면 x가 c의 열 위로 브로드캐스트(broadcast)되어 평가됩니다. 이 키워드는 c가 다차원일 때 유용하며, 기본값은 True입니다.
단계별 구현 방법
먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
다항식의 계수 배열을 생성합니다.
c = np.array([1, 2, 3])
생성한 배열을 화면에 출력합니다.
print("Our Array...\n",c)배열의 차원을 확인합니다.
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)배열의 데이터 타입(dtype)을 확인합니다.
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)배열의 형태(shape)를 확인합니다.
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)점 x에서 Hermite_e 급수를 평가하려면 hermite.hermeval() 메서드를 사용합니다.
x = np.array([[1,2],[3,4]])
print("\nResult...\n",H.hermeval(x,c))
전체 예제 코드
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# 계수 배열 생성
c = np.array([1, 2, 3])
# 배열 출력
print("Our Array...\n",c)
# 차원 확인
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
# 데이터 타입 확인
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
# 형태(shape) 확인
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
# hermeval() 메서드로 점 x에서 Hermite_e 급수 평가
x = np.array([[1,2],[3,4]])
print("\nResult...\n",H.hermeval(x,c))
실행 결과
Our Array...
[1 2 3]
Dimensions of our Array...
1
Datatype of our Array object...
int64
Shape of our Array object...
(3,)
Result...
[[ 3. 14.]
[31. 54.]]
실행 결과를 보면 2×2 형태의 x 배열 [[1,2],[3,4]]의 각 요소 위치에서 Hermite_e 급수가 평가되어 [[3, 14], [31, 54]]라는 결과가 반환된 것을 확인할 수 있습니다. 이처럼 hermeval() 메서드를 활용하면 다차원 배열의 모든 지점에서 한 번에 에르미트 급수를 손쉽게 계산할 수 있습니다.