numpy.polynomial.hermite.hermder¶
-
numpy.polynomial.hermite.
hermder
(c, m=1, scl=1, axis=0)[source]¶ 区分一个Hermite系列。
返回沿轴的Hermite系数c微分m在每次迭代时,结果乘以scl(比例因子用于变量的线性变化)。The argument c is an array of coefficients from low to high degree along each axis, e.g., [1,2,3] represents the series
1*H_0 + 2*H_1 + 3*H_2
while [[1,2],[1,2]] represents1*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)
if axis=0 isx
and axis=1 isy
.参数: c:array_like
Hermite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,每个轴中的度由相应的索引给出。
m:int,可选
所采用的导数数量,必须是非负数。(默认值:1)
scl:标量,可选
每个微分乘以scl。最终结果是乘以
scl**m
。这是用于变量的线性变化。(默认值:1)axis:int,可选
采用导数的轴。(默认值:0)。
版本1.7.0中的新功能。
返回: der:ndarray
Hermite系列的衍生物。
也可以看看
笔记
一般来说,区分Hermite系列的结果与功率系列上的操作不相似。因此,这个函数的结果可能是“不直观的”,虽然正确;请参阅下面的示例部分。
例子
>>> 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.])