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

En este artículo, discutiremos cómo evaluar una serie de Hermite en los puntos x con una array de coeficientes multidimensional en Python y NumPy .

Ejemplo

Input: [[11 12][13 14]]
Output: [[37. 63.][40. 68.]]
Explanation: Hermite series at points x.

Método NumPy.polynomial.hermite.hermval

Para evaluar una serie de Hermite en los puntos x con una array de coeficientes multidimensional, NumPy proporciona una función llamada hermite.hermval() . Toma dos parámetros x y c. mientras que x es una tupla o lista. Se considera un escalar. Pero, el parámetro x debería admitir la multiplicación y la suma dentro de sí mismo y con los elementos de c. Si c es una array unidimensional, tendrá la misma forma que x. Si c es multidimensional, entonces la forma del resultado depende del valor del tensor.

Sintaxis: polinomio.hermite.hermval(x,c, tensor)

Parámetro:

• x: array_like
• c: Array de coeficientes
• tensor: booleano (opcional).

Retorno: Una serie de Hermite en los puntos x.

Ejemplo 1:

En el primer ejemplo, consideremos una array 2D y evalúemos una serie de Hermite en el punto x. Importe los paquetes necesarios y pase los parámetros apropiados como se muestra

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite
 
# co.eff array
c = np.array([[11, 12], [13, 14]])
 
print(f'The co.efficient array is {c}')
print(f'The shape of the array is {c.shape}')
print(f'The dimension of the array is {c.ndim}D')
print(f'The datatype of the array is {c.dtype}')
 
# evaluating multidimensional array of hermiteseries
res = hermite.hermval([1, 2], c)
 
# resultant array
print(f'Resultant series ---> {res}')

Producción:

The co.efficient array is 
[[11 12]
 [13 14]]

The shape of the array is (2, 2)
The dimension of the array is 2D
The datatype of the array is int32

Resultant series ---> 
[[37. 63.]
 [40. 68.]]

Ejemplo 2:

En el segundo ejemplo, consideremos un arreglo 3D y evaluemos una serie de Hermite en el punto x. Importe los paquetes necesarios y pase los parámetros apropiados como se muestra

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite
 
# co.eff array
c = np.arange(27).reshape(3, 3, 3)
 
print(f'The co.efficient array is {c}')
print(f'The shape of the array is {c.shape}')
print(f'The dimension of the array is {c.ndim}D')
print(f'The datatype of the array is {c.dtype}')
 
# evaluating multidimensional array of hermiteseries
res = hermite.hermval([17, 22], c)
 
# resultant array
print(f'Resultant series ---> {res}')

Producción:

The co.efficient array is 
[[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]
  [ 6  7  8]]

 [[ 9 10 11]
  [12 13 14]
  [15 16 17]]

 [[18 19 20]
  [21 22 23]
  [24 25 26]]]

The shape of the array is (3, 3, 3)
The dimension of the array is 3D
The datatype of the array is int32

Resultant series ---> 
[[[21078. 35208.]
  [22267. 37187.]
  [23456. 39166.]]

 [[24645. 41145.]
  [25834. 43124.]
  [27023. 45103.]]

 [[28212. 47082.]
  [29401. 49061.]
  [30590. 51040.]]]