numpy.polynomial.hermite_e.hermeval#

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

在点 x 处评估厄米特E级数。

如果 c 的长度为 n + 1，则此函数返回以下值

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

参数 x 仅当它是元组或列表时才会转换为数组，否则将其视为标量。在任何一种情况下，x 或其元素都必须支持自身之间的乘法和加法，以及与 c 的元素之间的乘法和加法。

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 为真，则形状将为 c.shape[1:] + x.shape。如果 tensor 为假，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评估中使用，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，否则保持不变并将其视为标量。在任何一种情况下，x 或其元素都必须支持自身之间的加法和乘法，以及与 c 的元素之间的加法和乘法。

carray_like

系数数组，排序方式使得 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，则系数数组的形状将在右侧扩展为 1，每个维度对应 x 的一个维度。标量对此操作的维度为 0。结果是，c 中的每一列系数都针对 x 的每个元素进行评估。如果为 False，则 x 在评估过程中广播到 c 的各列上。此关键字在 c 是多维时很有用。默认值为 True。

版本 1.7.0 中的新功能。

返回值：
valuesndarray，代数_like

返回值的形状如上所述。

另请参阅

hermeval2d，hermegrid2d，hermeval3d，hermegrid3d

备注

评估使用克伦肖递推，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.]])
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