Pythonの特定の軸上で多次元係数を持つ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_e.hermeder（）メソッドを使用します。最初のパラメーター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、導関数が取得される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_eシリーズを区別するには、Pythonでhermite_e.hermeder（）メソッドを使用します-

print("\nResult...\n",H.hermeder(c, axis = 1))

例

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e 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 differentiate a Hermite_e series, use the hermite_e.hermeder() method in Python
print("\nResult...\n",H.hermeder(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...
[[1.]
[3.]]