Hermite_eシリーズをPythonに統合する
Hermite_eシリーズを統合するには、Pythonでhermite_e.hermeint()メソッドを使用します。 1番目のパラメーターcは、Hermite_e級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します。 2番目のパラメーターmは積分の順序であり、正でなければなりません。 (デフォルト:1)。
3番目のパラメーターkは、積分定数です。 lbndの最初の積分の値はリストの最初の値であり、lbndの2番目の積分の値は2番目の値です。k==[](デフォルト)の場合、すべての定数はゼロに設定されます。 m ==1の場合、リストの代わりに単一のスカラーを指定できます。 4番目のパラメーターlbndは、積分の下限です。 (デフォルト:0)。
5番目のパラメーターsclはスカラーです。各積分に続いて、積分定数が追加される前に、結果にsclが乗算されます。 (デフォルト:1)。 6番目のパラメーターであるaxisは、積分が行われるAxisです。 (デフォルト:0)。
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
係数の配列を作成する-
c = np.array([1,2,3])
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シリーズを統合するには、Pythonでhermite_e.hermeint()メソッドを使用します-
print("\nResult...\n",H.hermeint(c))
例
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H # Create an array of coefficients 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 integrate a Hermite_e series, use the hermite_e.hermeint() method in Python print("\nResult...\n",H.hermeint(c))
出力
Our Array... [1 2 3] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3,) Result... [1. 1. 1. 1.]
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LaguerreシリーズをPythonに統合する
Laguerreシリーズを統合するには、Pythonでlaguerre.lagint()メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってlbndからm回積分されたLaguerre系列係数cを返します。各反復で、結果の系列にsclが乗算され、積分定数kが追加されます。スケーリング係数は、変数の線形変化で使用するためのものです。 最初のパラメーターcは、Laguerre系列係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します.2番目のパラメーターmは積分の順序であり、正でなければなりません。 (デフォルト:1)3番目のパラメ
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PythonでHermite_eシリーズを区別する
Hermite_eシリーズを区別するには、Pythonでhermite.hermeder()メソッドを使用します。最初のパラメーターcは、エルミート級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は異なる変数に対応し、各軸の次数は対応するインデックスで指定されます。 2番目のパラメーターmは、取られる導関数の数であり、負でない必要があります。 (デフォルト:1)。 3番目のパラメーターsclはスカラーです。各微分はsclで乗算されます。最終結果はscl**mによる乗算です。これは、変数の線形変化で使用するためのものです。 (デフォルト:1)。 4番目のパラメーターであるaxisは、導関数が取