点xでエルミート級数を評価し、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でエルミート級数を評価するには、Python Numpyのhermite.hermval()メソッドを使用します。最初のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合、ndarrayに変換されます。それ以外の場合は、変更されずにスカラーとして扱われます。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 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でエルミート級数を評価するには、Python Numpyのhermite.hermval()メソッドを使用します-
print("\nResult...\n",H.hermval([1,2],c, tensor = True))
例
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite 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 series at points x, use the hermite.hermval() method in Python Numpy print("\nResult...\n",H.hermval([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... [[ 8. 16.] [11. 21.] [14. 26.] [17. 31.]]
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Pythonの点xの配列でエルミート系列を評価する
ポイントxでエルミート級数を評価するには、Python Numpyのhermite.hermval()メソッドを使用します。最初のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合、ndarrayに変換されます。それ以外の場合は、変更されずにスカラーとして扱われます。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
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点xでのチェビシェフ級数とPythonの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でチェビシェフシリーズを評価するには、Python Numpyのchebyshev.chebval(()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次のように扱われます。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