numpy.polynomial.hermite_e.hermeval#

polynomial.hermite_e.hermeval(x, c, tensor=True)[源代码]#

在点 x 处计算埃尔米特E级数。

如果 c 的长度为 n + 1，此函数返回以下值

\[p(x) = c_0 * He_0(x) + c_1 * He_1(x) + ... + c_n * He_n(x)\]

仅当参数 x 是元组或列表时才将其转换为数组，否则将其视为标量。无论哪种情况，x 或其元素都必须支持与自身以及 c 的元素进行乘法和加法运算。

如果 c 是一个一维数组，则 p(x) 将具有与 x 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 (,)。

系数中的尾随零将用于计算，因此如果关注效率，应避免使用它们。

参数:

x类似数组，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与自身以及 c 的元素进行加法和乘法运算。
c类似数组: 系数数组的顺序应使 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，系数可以被认为存储在 c 的列中。
tensor布尔值，可选: 如果为 True，则系数数组的形状会在右侧扩展为 1，每个维度对应于 x 的一个维度。标量的维度为 0。结果是，c 中的每个系数列都针对 x 的每个元素进行计算。如果为 False，则在计算时将 x 广播到 c 的列上。当 c 是多维的时，此关键字很有用。默认值为 True。

返回:

valuesndarray，类似代数: 返回值形状如上所述。

另请参阅

hermeval2d, hermegrid2d, hermeval3d, hermegrid3d

注释

该计算使用 Clenshaw 递归，也称为综合除法。

示例

>>> from numpy.polynomial.hermite_e import hermeval
>>> coef = [1,2,3]
>>> hermeval(1, coef)
3.0
>>> hermeval([[1,2],[3,4]], coef)
array([[ 3., 14.],
       [31., 54.]])