NumPy 1.14 - numpy.polynomial.hermite_e.hermeval()

numpy.polynomial.hermite_e.hermeval




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numpy.polynomial.hermite_e.hermeval

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

अंक x पर एक हरमाइट श्रृंखला का मूल्यांकन करें।

यदि c की लंबाई n + 1 , तो यह फ़ंक्शन मान लौटाता है:

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

पैरामीटर x को केवल एक सरणी में बदल दिया जाता है यदि यह एक टपल या सूची है, अन्यथा इसे एक स्केलर के रूप में माना जाता है। या तो मामले में, या तो x या उसके तत्वों को गुणा और इसके अलावा दोनों के साथ और c के तत्वों का समर्थन करना चाहिए।

यदि c 1-D सरणी है, तो p(x) का p(x) के समान आकार होगा। यदि c बहुआयामी है, तो परिणाम का आकार tensor के मूल्य पर निर्भर करता है। यदि tensor सही है तो आकार c.shape [1:] + x.shape होगा। यदि tensor झूठा है तो आकार c.shape [1:] होगा। ध्यान दें कि स्केलर का आकार (,) है।

गुणांक में अनुगामी शून्य का उपयोग मूल्यांकन में किया जाएगा, इसलिए यदि दक्षता की चिंता है तो उन्हें टाला जाना चाहिए।

पैरामीटर:

x : array_like, सुसंगत वस्तु

यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और इसे स्केलर के रूप में माना जाता है। या तो मामले में, x या इसके तत्वों को स्वयं के साथ और c के तत्वों के साथ जोड़ और गुणा का समर्थन करना चाहिए।

c : array_like

गुणांक के ऐरे ने आदेश दिया ताकि डिग्री n की शर्तों के गुणांक c [n] में समाहित हो। यदि c बहुआयामी है तो शेष सूचकांक कई बहुपदों की गणना करते हैं। दो आयामी मामले में गुणांक को c के कॉलम में संग्रहीत के रूप में सोचा जा सकता है।

टेंसर : बूलियन, वैकल्पिक

यदि सही है, तो गुणांक सरणी का आकार दाईं ओर वाले x प्रत्येक आयाम के लिए बढ़ाया जाता है। इस क्रिया के लिए स्केलरों का आयाम 0 है। इसका परिणाम यह है कि c के गुणांक के प्रत्येक स्तंभ का मूल्यांकन x प्रत्येक तत्व के लिए किया जाता है। यदि गलत है, तो मूल्यांकन के लिए x को c के कॉलम पर प्रसारित किया जाता है। जब c बहुआयामी हो तो यह कीवर्ड उपयोगी होता है। डिफ़ॉल्ट मान सत्य है।

संस्करण 1.7.0 में नया।

यह दिखाता है:

मान : ndarray, algebra_like

वापसी मूल्य का आकार ऊपर वर्णित है।

टिप्पणियाँ

मूल्यांकन में क्लेंशॉ रिकर्सन, उर्फ ​​सिंथेटिक डिवीजन का उपयोग किया गया है।

उदाहरण

>>> 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.]])