Evalúe una serie de Hermite en los puntos x transmitidos sobre las columnas del coeficiente en Python

En este artículo, buscaremos el enfoque para evaluar una serie de Hermite en los puntos x transmitidos sobre las columnas del coeficiente en Python y NumPy .

Ejemplo:

Array: [1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]

Resultado: [ 73. 100. 131. 166. 205.]

Explicación: Serie Hermite en puntos x difundidos sobre las columnas 

Método numpy np.hermeval()

Para evaluar una serie de Hermite en una tupla de puntos x transmitidos sobre las columnas del coeficiente, el usuario debe llamar al método hermite.hermval() de la biblioteca Numpy en Python. Además, el usuario debe pasar el primer parámetro a la función que es x, donde x es una lista o tupla, el segundo parámetro es C, que es una array de coeficientes, y el tercer parámetro tensor, si es Verdadero, la forma de la array de coeficientes se amplía con unos a la derecha, uno para cada dimensión de x.

Sintaxis: np.hermeval(x, serie, tensor)

Parámetro:

• x: lista o tupla
• serie: array de coeficiente
•  tensor, si es True, la forma de la array de coeficientes se amplía con unos a la derecha, uno para cada dimensión de x. Los escalares tienen dimensión 0 para esta acción. 

Devolver: Devuelve la serie hermite evaluada.

Ejemplo:

En este ejemplo, creamos una array 2-D de 10 puntos de datos y luego creamos un nombre de tupla x. Luego, con el uso del método hermite.hermeval(), pasamos los parámetros requeridos con el tensor establecido en falso para evaluar el Hermite . series en los puntos x transmitidos sobre las columnas en Python.

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite
  
a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
  
# Dimensions of Array
print("\nDimensions of Array:\n", a.ndim)
  
# Shape of the array
print("\nShape of Array:\n", a.shape)
  
# Tuple
x = [6, 7, 8, 9, 10]
  
# To evaluate a Hermite series at 
# points x broadcast over the columns
hermite.hermval(x, a, tensor=False)

Producción:

Dimensions of Array:
 2

Shape of Array:
 (2, 5)

array([ 73., 100., 131., 166., 205.])

Ejemplo:

En este ejemplo, creamos una array 2-D de 10 puntos de datos y luego creamos un nombre de tupla x. Luego, con el uso del método hermite.hermeval(), pasamos los parámetros requeridos con el tensor establecido en verdadero para evaluar el Hermite . series en los puntos x transmitidos sobre las columnas en Python.

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite 
  
a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
  
# Dimensions of Array
print("\nDimensions of Array:\n",a.ndim)
  
# Shape of the array
print("\nShape of Array:\n",a.shape)
  
# Tuple
x = [6,7,8,9,10]
  
# To evaluate a Hermite series at
# points x broadcast over the columns
hermite.hermval(x,a,tensor=True)

Producción:

Dimensions of Array:
 2

Shape of Array:
 (2, 5)

array([[ 73.,  85.,  97., 109., 121.],
       [ 86., 100., 114., 128., 142.],
       [ 99., 115., 131., 147., 163.],
       [112., 130., 148., 166., 184.],
       [125., 145., 165., 185., 205.]])