点xでのHermite_e系列と、Pythonでxの各次元に対して拡張された係数配列の形状を評価します。

ポイントxでHermite_eシリーズを評価するには、Python Numpyのhermite.hermeval（）メソッドを使用します.1番目のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合はndarrayに変換され、それ以外の場合は変更されずに残され、スカラー。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。

2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されていると考えることができます。

3番目のパラメーターであるテンソル（Trueの場合）は、係数配列の形状が、xの各次元に1つずつ、右側にあるもので拡張されます。このアクションのスカラーの次元は0です。その結果、cの係数のすべての列がxのすべての要素に対して評価されます。 Falseの場合、xは評価のためにcの列にブロードキャストされます。このキーワードは、cが多次元の場合に役立ちます。デフォルト値はTrueです。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

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

係数の多次元配列を作成する-

c = np.arange(8).reshape(2,4)

配列を表示する-

print("Our Array...\n",c)

寸法を確認してください-

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

データ型を取得-

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

形をとる-

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

ポイントxでHermite_eシリーズを評価するには、Python Numpyのhermite.hermeval（）メソッドを使用します-

print("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c, tensor = True))

例

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

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(8).reshape(2,4)

# 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 evaluate a Hermite_e series at points x, use the hermite.hermeval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermeval([1,2],c, tensor = True))

出力

Our Array...
   [[0 1 2 3]
   [4 5 6 7]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 4)

Result...
   [[ 4. 8.]
   [ 6. 11.]
   [ 8. 14.]
   [10. 17.]]