Python의 독립 변수로 Hermite 시리즈를 곱하십시오.

Hermite 시리즈에 x(여기서 x는 독립 변수)를 곱하려면 Python Numpy에서 다항식.hermite.hermmulx() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 곱셈의 결과를 나타내는 배열을 반환합니다. 매개변수 c는 낮은 것에서 높은 순서로 정렬된 Hermite 급수 계수의 1차원 배열입니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

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

배열 생성 -

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

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 계열에 x를 곱하려면(여기서 x는 독립 변수임) 다항식.hermite.hermmulx() 메서드를 사용하십시오. -

print("\nResult....\n",H.hermmulx(c))

예시

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

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

# 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 multiply the Hermite series by x, where x is the independent variable, use the polynomial.hermite.hermmulx() method in Python Numpy
print("\nResult....\n",H.hermmulx(c))

출력

Our Array...
   [1 2 3]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3,)

Result....
   [2. 6.5 1. 1.5]