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Pythonで点のfloat配列を使用して、エルミート多項式のファンデルモンド行列を生成します


Hermite_e多項式のファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでhermite_e.hermvander()を使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。返された行列の形状はx.shape+(deg + 1、)です。ここで、最後のインデックスは対応するエルミート多項式の次数です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。

パラメータxは、点の配列を返します。 dtypeは、要素のいずれかが複合であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128に変換されます。 xがスカラーの場合、1次元配列に変換されます。パラメーターdegは、結果の行列の次数です。

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

配列を作成する-

x = np.array([0, 3.5, -1.4, 2.5])

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)

Hermite_e多項式のファンデルモンド行列を生成するには、hermite_e.hermvander()メソッド-

を使用します。
print("\nResult...\n",H.hermevander(x, 2))

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

# Create an array
x = np.array([0, 3.5, -1.4, 2.5])

# Display the array
print("Our Array...\n",x)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",x.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",x.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",x.shape)

# To generate a Vandermonde matrix of the Hermite_e polynomial, use the hermite_e.hermvander() in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermevander(x, 2))

出力

Our Array...
   [ 0. 3.5 -1.4 2.5]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
float64

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

Result...
   [[ 1. 0. -1. ]
   [ 1. 3.5 11.25]
   [ 1. -1.4 0.96]
   [ 1. 2.5 5.25]]

  1. Pythonで点の複素配列を使用してチェビシェフ多項式のファンデルモンド行列を生成します

    チェビシェフ多項式のファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでchebyshev.chebvander()を使用します。このメソッドは、ファンデルモンド行列を返します。返される行列の形状はx.shape+(deg + 1、)です。ここで、最後のインデックスは対応するチェビシェフ多項式の次数です。dtypeは変換されたxと同じになります。 パラメータaは点の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複合であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128に変換されます。 xがスカラーの場合、1-D配列に変換されます。パラメータdegは、結果の行列の次数です。 ス

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