numpy.polynomial.hermite.hermder#

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

对厄米级数求导。

返回沿axis 求导m次的厄米级数系数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是沿每个轴从低到高阶的系数数组，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，axis=1是y。

参数：

carray_like: 厄米级数系数的数组。如果c是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的阶数由相应的索引给出。
mint, optional: 导数的阶数，必须是非负的。（默认值：1）
sclscalar, optional: 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, optional: 求导所沿的轴。（默认值：0）。

返回：

derndarray: 导数的厄米级数。

另请参见

hermint

注释

一般来说，对厄米级数求导的结果与对幂级数执行相同操作的结果不同。因此，此函数的结果可能“不直观”，但它是正确的；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.])