Python | Método numpy np.hermefit()

Con la ayuda del np.hermefit()método, podemos obtener el ajuste por mínimos cuadrados de la serie de Hermite usando el np.hermefit()método.

Sintaxis: np.hermefit(x, y, deg)
Retorno: Retorna el ajuste por mínimos cuadrados de los datos dados.

Ejemplo n.º 1:
en este ejemplo, podemos ver que al usar el np.hermefit()método, podemos obtener el ajuste por mínimos cuadrados de la serie Hermite al usar este método.

# import numpy and hermefit
import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite_e import hermefit
  
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([-1, -2, -3, -4])
deg = 3
# using np.hermefit() method
gfg = hermefit(x, y, deg)
  
print(gfg)

Producción :

[6.52513495e-15 -1.00000000e+00 3.34430164e-15 -4.02985428e-16]

Ejemplo #2:

# import numpy and hermefit
import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite_e import hermefit
  
x = np.array([11, 22, 33, 44])
y = np.array([1, 2, 3, 4])
deg = 2
# using np.hermefit() method
gfg = hermefit(x, y, deg)
  
print(gfg)

Producción :

[-1.00370716e-15 9.09090909e-02 -5.85610278e-19]