在 Python 中评估 Hermite_e 系列中点 x 处的值，该值在系数的列上广播

要在点 x 处评估 Hermite_e 系列，必须在 Python Numpy 中的 hermite.hermeval() 方法中。 第一个参数 x，如果 x 是列表或元组，则将其转换为 ndarray，否则保持不变并视为标量。无论哪种情况，x 或其元素都必须支持与自身以及 c 元素的加法和乘法。

第二个参数 C，一个系数数组，该数组按顺序排列，以便 n 次项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的，则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下，系数可以被认为存储在 c 的列中。

第三个参数张量，如果为 True，则系数数组的形状在右侧扩展为 1，x 的每个维度一个。标量在此操作中的维度为 0。结果是 c 中的每一列系数都针对 x 的每个元素进行评估。如果为 False，则 x 将在 c 的列上广播以进行评估。当 c 是多维时，此关键字很有用。默认值为 True。

步骤

首先，导入所需的库 −

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

创建系数的多维数组 −

c = np.arange(4).reshape(2,2)

显示数组 −

print("我们的数组...\n",c)

检查维度 −

print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)

获取数据类型 −

print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

获取形状 −

print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

要在点 x 处评估 Hermite_e 系列，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermeval() 方法 −

print("\n结果...\n",H.hermeval([1,2],c, tensor = False))

示例

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

# 创建系数的多维数组
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)

# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)

# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

# 要在点 x 处评估 Hermite_e 系列，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermeval() 方法
print("\n结果...\n",H.hermeval([1,2],c, tensor = False))

输出

我们的数组...
   [[0 1]
   [2 3]]

我们的数组的维度...
2

我们的数组对象的数据类型...
int64

我们的数组对象的形状...
(2, 2)

结果...
   [2. 7.]

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有用资源

• python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/