Python | Método numpy np.hermfit()

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

Sintaxis: np.hermfit(x, y, deg)
Retorno: Retorna los ajustes por mínimos cuadrados de la serie de Hermite.

Ejemplo n.° 1:
en este ejemplo, podemos ver que al usar el np.hermfit()método, podemos obtener los ajustes por mínimos cuadrados de la serie hermite de datos dados al usar este método.

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

Producción :

[4.00000000e+00 5.00000000e-01 1.56777498e-16]

Ejemplo #2:

# import numpy and hermfit
import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite import hermfit
  
x = np.array([-2, -1, 0, 1, 2])
y = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
deg = 3
  
# using np.hermfit() method
gfg = hermfit(x, y, deg)
  
print(gfg)

Producción :

[ 3.00000000e-01 5.00000000e-02 2.76178300e-18 -1.46465661e-18]