numpy.polynomial.hermite.hermvander#

polynomial.hermite.hermvander(x, deg)[源代码]#

给定次数的伪范德蒙德矩阵。

返回度数为 deg 且采样点为 x 的伪范德蒙德矩阵。伪范德蒙德矩阵定义为：

\[V[..., i] = H_i(x),\]

其中 0 <= i <= deg。 V 的前导索引索引 x 的元素，最后一个索引是埃尔米特多项式的次数。

如果 c 是一个长度为 n + 1 的系数的一维数组，并且 V 是数组 V = hermvander(x, n)，那么 np.dot(V, c) 和 hermval(x, c) 在舍入误差范围内是相同的。这种等价性对于最小二乘拟合以及评估相同次数和样本点的许多埃尔米特级数都很有用。

参数:

xarray_like: 点的数组。dtype 将根据是否有任何元素为复数而转换为 float64 或 complex128。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。
degint: 结果矩阵的次数。

返回:

vanderndarray: 伪范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1,)，其中最后一个索引是相应埃尔米特多项式的次数。数据类型将与转换后的 x 相同。

示例

>>> import numpy as np
>>> from numpy.polynomial.hermite import hermvander
>>> x = np.array([-1, 0, 1])
>>> hermvander(x, 3)
array([[ 1., -2.,  2.,  4.],
       [ 1.,  0., -2., -0.],
       [ 1.,  2.,  2., -4.]])