Python NumPy에서 hermite.hermeval() 메서드를 사용하면 특정 점 x에서 Hermite_e(확률론적 에르미트) 급수를 평가할 수 있습니다.
주요 매개변수 설명
1. x
첫 번째 매개변수인 x는 평가하고자 하는 지점입니다. x가 리스트(list)나 튜플(tuple)이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채 스칼라로 처리됩니다. 어느 경우든 x 또는 그 요소들은 자기 자신과 c의 요소들 간에 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다.
2. C (계수 배열)
두 번째 매개변수인 C는 계수 배열입니다. 차수 n에 대한 계수가 c[n]에 저장되도록 정렬됩니다. c가 다차원 배열인 경우, 나머지 인덱스는 여러 개의 다항식을 나타냅니다. 2차원 배열의 경우 계수들이 c의 열(column)에 저장되어 있다고 생각할 수 있습니다.
3. tensor
세 번째 매개변수인 tensor는 기본값이 True입니다. True이면 계수 배열의 형태(shape)가 오른쪽에 x의 각 차원마다 하나씩 1이 추가되어 확장됩니다(스칼라는 이 작업에서 차원 0으로 간주). 그 결과 c의 모든 계수 열이 x의 모든 요소에 대해 평가됩니다. False이면 평가 과정에서 x가 c의 열 위로 브로드캐스트(broadcast)됩니다. 이 키워드는 c가 다차원일 때 유용합니다.
구현 단계
먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다:
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
계수 배열을 생성합니다:
c = np.array([1, 2, 3])
배열을 출력합니다:
print("Our Array...\n",c)배열의 차원을 확인합니다:
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)데이터 타입을 확인합니다:
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)배열의 형태(shape)를 확인합니다:
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)여기서 x는 리스트입니다:
x = [5, 10, 15]
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)
# x는 리스트
x = [5, 10, 15]
# hermite.hermeval() 메서드로 점 x에서 Hermite_e 급수 평가
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...
[ 83. 318. 703.]실행 결과에서 볼 수 있듯이, x = [5, 10, 15]인 각 지점에서 Hermite_e 급수가 성공적으로 평가되어 [83, 318, 703]이라는 결과값이 반환되었습니다.