Evalúe la serie Hermite_e en una array de puntos x en Python

En este artículo, veremos el enfoque para evaluar una serie Hermite_e en una array de puntos x en Python .

Estamos usando la función hermite.hermeval() en Python Numpy para evaluar una serie Hermite e en el punto x. El primer parámetro, x, se transforma en una array si es una lista o una tupla; de lo contrario, se mantiene sin modificar y se maneja como un escalar. En cualquier escenario, x o sus elementos deben poder sumar y multiplicarse consigo mismo y con los elementos de c. El segundo parámetro ‘C’ es una array de coeficientes que se ordena de tal manera que los coeficientes para los términos de grado n se almacenan todos en ‘c[n]’. Los índices restantes enumeran polinomios distintos si c es multidimensional. Se puede pensar que los coeficientes en la situación bidimensional están almacenados en las columnas de c.

Sintaxis: np.hermeval(x, series)
Return: Devuelve la serie hermite evaluada.

Pasos para evaluar la serie Hermite_e:

Paso 1: importa las bibliotecas Numpy y hermite_e:

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

Paso 2: Use la función hermite.hermeval() en Python Numpy para evaluar una serie Hermite_e en el punto x como se muestra a continuación:

x = np.array([[1,2],[3,4]])
print("Result : ",H.hermeval(x,c))

Ejemplo 1 : 

En este ejemplo, estamos creando una array de coeficientes de 3 puntos de datos y una array bidimensional asignada a x y, además, estamos evaluando una serie Hermite_e en los puntos x, usando el método hermite.hermeval() en Python.

# importing necessary libraries
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
  
# Create an array of coefficients
c = np.array([3, 5, 7])
  
# To evaluate a Hermite_e series at points x, 
# use the hermite.hermeval() method in Python Numpy
x = np.array([[2, 3], [5, 6]])
print("Result : \n", H.hermeval(x, c))

Producción : 

Result : 
[[ 34.  74.]
 [196. 278.]]

Ejemplo 2: 

En este ejemplo, una array de coeficientes está formada por 3 puntos y está evaluando una serie Hermite_e en el punto 1, con la x asignada mediante el método hermite.hermeval() en Python.

from numpy.polynomial import hermite_e as H
  
coef = [3, 5, 7]
print("Result 1 : \n",H.hermeval(1, coef))
  
x = [[2, 3], [5, 6]]
print("Result 2 : \n",H.hermeval(x, coef))

Producción :

Result 1 : 
 8.0
Result 2 : 
[[ 34.  74.]
 [196. 278.]]