Evalúe una serie Hermite_e en la lista de puntos x usando NumPy en Python – Part 1

En este artículo, cubriremos cómo evaluar una serie Hermite_e en la lista de puntos x usando NumPy en Python.

numpy.polinomio.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: numpy.polynomial.hermite.hermval

Parámetros:

• x: array como objeto. 
• c: Array de coeficientes 
• tensor: valor opcional, tipo booleano.

Devoluciones:  ndarray de la serie Hermite_e

Ejemplo 1:

Se importa el paquete NumPy. Se crea una array que representa los coeficientes de la serie de Hermite. polynomial.hermite.hermval() se usa para evaluar una serie de Hermite en una lista de puntos x. La forma, el tipo de datos y la dimensión de la array se encuentran mediante los atributos .shape, .dtype y .ndim . x es una lista. 

# importing packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
  
# array of coefficients
array = np.array([10,20,30,40])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# evaluating a hermite series at list of points x
print(H.hermval([1,2,3],array))

Producción:

[10 20 30 40]
Shape of the array is :  (4,)
The dimension of the array is :  1
[ -50. 2110. 8350.]

Ejemplo 2:

Se importa el paquete NumPy. Se crea una array utilizando NumPy, que representa los coeficientes de la serie Hermite. polynomial.hermite.hermval() se usa para evaluar una serie de Hermite en una lista de puntos x, donde x es [2,3,4]. La forma, el tipo de datos y la dimensión de la array se encuentran mediante los atributos .shape, .dtype y .ndim . x es una lista. 

# importing packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
  
# array of coefficients
array = np.array([20,30,40,45])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# evaluating a hermite series at list of points x
print(H.hermval([2,3,4],array, tensor=False))

Producción:

[20 30 40 45]
Shape of the array is :  (4,)
The dimension of the array is :  1

[ 2500.  9660. 23620.]