Pythonの軸1にエルミートシリーズを統合する
Hermiteシリーズを統合するには、Pythonでhermite.hermint()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、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。
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 as H
係数の多次元配列を作成する-
c = np.arange(4).reshape(2,2)
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シリーズを統合するには、Pythonでhermite.hermint()メソッドを使用します-
print("\nResult...\n",H.hermint(c, axis = 1)) 例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)
# 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 series, use the hermite.hermint() method in Python
print("\nResult...\n",H.hermint(c, axis = 1)) 出力
Our Array... [[0 1] [2 3]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result... [[0.5 0. 0.25] [1.5 1. 0.75]]
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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でエルミートシリーズを区別する
Hermiteシリーズを区別するには、Pythonでhermite.hermder()メソッドを使用します。最初のパラメーターは、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、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、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