numpy.polynomial.hermite.hermder#

polynomial.hermite.hermder(c, m=1, scl=1, axis=0)[source]#

对厄米特级数进行微分。

返回沿 axis 微分 m 次的厄米特级数系数 c。在每次迭代中，结果乘以 scl（缩放因子用于变量的线性变化）。参数 c 是一个从低到高次幂的系数数组，沿着每个轴，例如，[1,2,3] 表示级数 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 axis=0 是 x 且 axis=1 是 y。

参数：

carray_like: 厄米特级数系数数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的次数由相应的索引给出。
mint, 可选: 所取导数的次数，必须是非负数。（默认值：1）
scl标量，可选: 每次微分都乘以 scl。最终结果乘以 scl**m。这用于变量的线性变化。（默认值：1）
axisint, 可选: 进行微分的轴。（默认值：0）。

版本 1.7.0 中的新功能。

返回值：

derndarray: 导数的厄米特级数。

另请参阅

hermint

注释

通常，对厄米特级数进行微分的结果与对幂级数进行相同运算的结果不同。因此，此函数的结果可能“不直观”，尽管是正确的；请参阅下面的“示例”部分。

示例

>>> 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.])