numpy.polynomial.hermite.hermval#

polynomial.hermite.hermval(x, c, tensor=True)[source]#

在点 x 处计算厄米特级数的值。

如果 c 的长度为 n + 1,则此函数返回以下值

\[p(x) = c_0 * H_0(x) + c_1 * H_1(x) + ... + c_n * H_n(x)\]

参数 x 仅当它是元组或列表时才转换为数组,否则将其视为标量。无论哪种情况,x 或其元素都必须支持自身之间的乘法和加法,以及与 c 的元素的乘法和加法。

如果 c 是一个一维数组,则 p(x) 将与 x 具有相同的形状。如果 c 是多维的,则结果的形状取决于 tensor 的值。如果 tensor 为 True,则形状将为 c.shape[1:] + x.shape。如果 tensor 为 False,则形状将为 c.shape[1:]。请注意,标量的形状为 (,)。

系数中的尾随零将在计算中使用,因此如果效率是一个问题,则应避免它们。

参数:
xarray_like,兼容对象

如果 x 是列表或元组,则将其转换为 ndarray,否则将其保持不变并视为标量。无论哪种情况,x 或其元素都必须支持自身之间的加法和乘法,以及与 c 的元素的加法和乘法。

carray_like

系数数组,按顺序排列,使得 n 次项的系数包含在 c[n] 中。如果 c 是多维的,则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下,可以认为系数存储在 c 的列中。

tensor布尔值,可选

如果为 True,则系数数组的形状在右侧扩展为 1,每个维度对应 x 的一个维度。标量对于此操作具有维度 0。结果是 c 中的每一列系数都针对 x 的每个元素进行计算。如果为 False,则 x 会在 c 的列上进行广播以进行计算。当 c 为多维时,此关键字很有用。默认值为 True。

版本 1.7.0 中的新功能。

返回值:
valuesndarray,代数类型

返回值的形状如上所述。

注释

计算使用克伦肖递推,也称为综合除法。

示例

>>> from numpy.polynomial.hermite import hermval
>>> coef = [1,2,3]
>>> hermval(1, coef)
11.0
>>> hermval([[1,2],[3,4]], coef)
array([[ 11.,   51.],
       [115.,  203.]])