Evalúe una serie Hermite_e en puntos x transmitidos sobre las columnas del coeficiente en Python

En este artículo, cubriremos cómo evaluar una serie Hermite_e en los puntos x transmitidos sobre las columnas del coeficiente en Python usando NumPy .

Ejemplo

Input: [1 2 3 4 5]
Output: [  -3. 1077.]
Explanation: Hermite_e series at input points.

método hermite_e .hermeval

Para evaluar una serie Hermite_e en los puntos x con una array de coeficientes multidimensional, NumPy proporciona una función llamada hermite_e.hermeval() . Toma dos parámetros x y c. mientras que x es una tupla o lista y c es una array de coeficientes y devuelve una serie Hermite_e en los puntos de entrada dados. es decir, si una array tiene un elemento como [1,2,3,4,5], entonces la serie Hermite_e será 1*P_0 + 2*P_1 + 3*P_2 + 4*P_3 + 5*P_4 . A continuación se muestra la sintaxis del método hermeval .

Sintaxis : hermite_e.hermeval(x, c, tensor)

Parámetro:

• x: una lista o tupla
• c: una array de coeficientes ordenados
• tensor: booleano, opcional

Retorno: serie Hermite_e en los puntos x

Ejemplo 1:

En este ejemplo, estamos creando una array de coeficientes NumPy con 5 elementos y mostrando la forma y las dimensiones. Después de eso, estamos evaluando la serie Hermite_e en puntos – [2,4]

# import the numpy module
import numpy
  
# import hermite_se
from numpy.polynomial import hermite_e
  
# create array of coefficients with 5 elements
coefficients_data = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5])
  
# Display the coefficients
print(coefficients_data)
  
# get the shape
print(f"\nShape of an array: {coefficients_data.shape}")
  
# get the dimensions
print(f"Dimension: {coefficients_data.ndim}")
  
# Evaluate a Hermite_e series at points - [2,4]
print("\nHermite_e series", hermite_e.hermeval(
    [2, 4], coefficients_data, tensor=False))

Producción:

[1 2 3 4 5]

Shape of an array: (5,)
Dimension: 1

Hermite_e series [  -3. 1077.]

Ejemplo 2:

En este ejemplo, estamos creando una array de coeficientes NumPy con 5 elementos y mostrando la forma y las dimensiones. Después de eso, estamos evaluando la serie Hermite_e en los puntos – [4,1]

# import the numpy module
import numpy
  
# import hermite_se
from numpy.polynomial import hermite_e
  
# create array of coefficients with 5 elements
coefficients_data = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5])
  
# Display the coefficients
print(coefficients_data)
  
# get the shape
print(f"\nShape of an array: {coefficients_data.shape}")
  
# get the dimensions
print(f"Dimension: {coefficients_data.ndim}")
  
# Evaluate a Hermite_e series at points - [4,1]
print("\nHermite_e series", hermite_e.hermeval(
    [4, 1], coefficients_data, tensor=False))

Producción:

[1 2 3 4 5]

Shape of an array: (5,)
Dimension: 1

Hermite_e series [1077.  -15.]