Python numpy hermite.hermder用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.polynomial.hermite.hermder 的用法。

用法:

polynomial.hermite.hermder(c, m=1, scl=1, axis=0)

区分 Hermite 系列。

返回 Hermite 级数系数c差异化的m时间一起轴。每次迭代时，结果都会乘以scl(比例因子用于变量的线性变化)。参数c是沿每个轴从低到高的系数数组，例如，[1,2,3] 表示系列1*H_0 + 2*H_1 + 3*H_2而 [[1,2],[1,2]] 表示1*H_0(x)*H_0(y) + 1*H_1(x)*H_0(y) + 2*H_0(x)*H_1(y) + 2*H_1(x)*H_1(y)如果轴 = 0 是x和轴= 1 是y.

参数：

c： array_like

Hermite 级数系数数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。

m： 整数，可选

所取导数的数量必须是非负的。 (默认值：1)

scl： 标量，可选

每个微分乘以scl。最终结果是乘以scl**m。这用于变量的线性变化。 (默认值：1)

axis： 整数，可选

求导数的轴。 (默认值：0)。

返回：

der： ndarray

Hermite 系列的导数。

注意：

通常，对 Hermite 级数进行微分的结果与对幂级数的相同运算不同。因此这个函数的结果可能是“unintuitive,”，尽管它是正确的；请参阅下面的示例部分。

例子：

>>> from numpy.polynomial.hermite import hermder
>>> hermder([ 1. ,  0.5,  0.5,  0.5])
array([1., 2., 3.])
>>> hermder([-0.5,  1./2.,  1./8.,  1./12.,  1./16.], m=2)
array([1., 2., 3.])