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Python NumPy로 점 x 목록에서 에르미트(Hermite) 급수 평가하기

파이썬 NumPy에서 hermite.hermval() 메서드를 사용하면 특정 점 x에서 에르미트(Hermite) 급수를 손쉽게 평가할 수 있습니다. 이 글에서는 x가 리스트 형태일 때 에르미트 급수를 계산하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.

hermval() 메서드의 주요 매개변수

1. x

첫 번째 매개변수인 x는 평가하고자 하는 지점입니다. x가 리스트(list)나 튜플(tuple)이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채 스칼라로 취급됩니다. 어떤 경우든 x 또는 그 요소들은 자기 자신과, 그리고 c의 요소들과의 덧셈 및 곱셈 연산을 지원해야 합니다.

2. C

두 번째 매개변수인 C는 계수 배열입니다. 차수 n에 해당하는 항의 계수가 c[n]에 저장되도록 정렬됩니다. c가 다차원 배열이라면 나머지 인덱스는 여러 개의 다항식을 나타냅니다. 2차원 배열의 경우 계수는 c의 열(column)에 저장되어 있다고 생각할 수 있습니다.

3. tensor

세 번째 매개변수인 tensor는 기본값이 True입니다. True로 설정하면 계수 배열의 형태(shape)가 오른쪽에 1차원씩 확장되며, 확장되는 차원의 수는 x의 차원 수와 같습니다(스칼라는 이 작업에서 차원이 0으로 간주됩니다). 그 결과 c의 모든 계수 열이 x의 모든 요소에 대해 평가됩니다. False로 설정하면 평가 시 x가 c의 열들에 걸쳐 브로드캐스팅(broadcasting)됩니다. 이 키워드는 c가 다차원일 때 특히 유용합니다.

단계별 구현 방법

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite 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]

hermite.hermval() 메서드를 사용하여 점 x에서 에르미트 급수를 평가합니다.

print("\nResult...\n",H.hermval(x,c))

전체 예제 코드

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite 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.hermval() 메서드로 점 x에서 에르미트 급수 평가
print("\nResult...\n",H.hermval(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...
[ 315. 1235. 2755.]

위 결과에서 볼 수 있듯이, 리스트 [5, 10, 15]의 각 지점에서 에르미트 급수가 성공적으로 평가되어 [315, 1235, 2755]라는 결과값이 반환되었습니다. 이처럼 hermite.hermval() 메서드는 리스트 입력을 자동으로 ndarray로 변환하여 처리하므로, 별도의 변환 과정 없이 편리하게 사용할 수 있습니다.