Evalúe una serie Hermite_e en los puntos x con una array de coeficientes multidimensional en Python

En este artículo, cubriremos cómo evaluar una serie Hermite_e en los puntos x con una array de coeficientes multidimensional en Python usando NumPy .

Ejemplo

Input: [[0 1]
 [2 3]]
Output: [[ 6.  2.]
 [10.  4.]]
Explanation: Hermite_e series at input points.

método hermite_e .hermeval

Para evaluar una serie de Hermite 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. Este método está disponible en el módulo hermite_e en python, devuelve una serie Hermite_e en los puntos de entrada dados. 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 un coeficiente de una array multidimensional con 5 elementos y mostrando la forma y las dimensiones de la array. 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 each
coefficients_data = numpy.array([[1, 2, 3, 4, 5], 
                                 [3, 4, 2, 6, 7]])
  
# 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))

Producción:

[[1 2 3 4 5]
 [3 4 2 6 7]]

Shape of an array: (2, 5)
Dimension: 2

Hermite_e series [[13.  4.]
 [18.  6.]
 [11.  5.]
 [28. 10.]
 [33. 12.]]

Ejemplo 2:

En este ejemplo, estamos creando un coeficiente de una array multidimensional con NumPy de forma 2×2 y mostrando la forma y las dimensiones de la array. Después de eso, estamos evaluando la serie Hermite_e en los puntos [3,1].

# import the numpy module
import numpy
  
# import hermite_se
from numpy.polynomial import hermite_e 
  
# create array of coefficients with 5 elements each
coefficients_data = np.arange(4).reshape(2,2)
  
# 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}")
  
h = [3,1]
  
# Evaluate a Hermite_e series at points - [3,1]
print("\nHermite_e series", hermite_e.hermeval(
  h,coefficients_data))

Producción:

[[0 1]
 [2 3]]

Shape of an array: (2, 2)
Dimension: 2

Hermite_e series [[ 6.  2.]
 [10.  4.]]