numpy.polynomial.hermite.hermder#

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

对埃尔米特级数进行求导。

返回沿 axis 求导 m 次后的埃尔米特级数系数 c。每次迭代时，结果乘以 scl（此缩放因子用于线性变量变换）。参数 c 是一个系数数组，其沿每个轴的度数从低到高排列，例如，[1,2,3] 表示级数 1*H_0 + 2*H_1 + 3*H_2；而 [[1,2],[1,2]] 则表示 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:

c类数组: 埃尔米特级数系数数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。
m整型, 可选: 求导的次数，必须是非负数。(默认值: 1)
scl标量, 可选: 每次求导都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这用于线性变量变换。(默认值: 1)
axis整型, 可选: 求导所沿的轴。(默认值: 0)。

返回:

derndarray: 导数的埃尔米特级数。

另请参阅

hermint

注意

通常，对埃尔米特级数求导的结果与对幂级数执行相同操作的结果不相似。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.])