Hermite_e 시리즈를 미분하고, 도함수를 설정하고, Python에서 각 미분에 스칼라를 곱합니다.

Hermite_e 시리즈를 구별하려면 Python에서 hermite_e.hermeder() 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 도함수의 수이며 음수가 아니어야 합니다. (기본값:1). 세 번째 매개변수인 scl은 스칼라입니다. 각 미분에 scl을 곱합니다. 최종 결과는 scl**m을 곱한 것입니다. 이것은 변수의 선형 변화에 사용하기 위한 것입니다. (기본값:1). 네 번째 매개변수인 axis는 미분 값이 적용되는 축입니다. (기본값:0).

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

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

계수 배열 생성 -

c = np.array([1,2,3,4])

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)

Hermite_e 시리즈를 구별하려면 Python에서 hermite_e.hermeder() 메서드를 사용하십시오 -

print("\nResult...\n",H.hermeder(c, 2, scl = -1))

예시

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

# Create an array of coefficients
c = np.array([1,2,3,4])

# 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 differentiate a Hermite_e series, use the hermite_e.hermeder() method in Python
print("\nResult...\n",H.hermeder(c, 2, scl = -1))

출력

Our Array...
   [1 2 3 4]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

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

Result...
   [ 6. 24.]