numpy.polynomial.hermite_e.hermeval#

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

在點 x 評估 HermiteE 級數。

如果 c 的長度為 n + 1，此函式會傳回值

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

參數 x 只有在是元組或列表時才會轉換為陣列，否則會被視為純量。在任一種情況下，x 或其元素都必須支援與自身以及與 c 的元素進行乘法和加法運算。

如果 c 是一維陣列，則 p(x) 的形狀會與 x 相同。如果 c 是多維的，則結果的形狀取決於 tensor 的值。如果 tensor 為 true，則形狀將為 c.shape[1:] + x.shape。如果 tensor 為 false，則為了評估，x 會在 c 的各列上廣播。當 c 是多維時，此關鍵字很有用。預設值為 True。

係數中的尾隨零將用於評估，因此如果考量效率，應避免使用它們。

參數:

x類陣列，相容物件: 如果 x 是列表或元組，則會將其轉換為 ndarray，否則會保持不變並視為純量。在任一種情況下，x 或其元素都必須支援與自身以及與 c 的元素進行加法和乘法運算。
c類陣列: 係數陣列，排序方式為 degree n 項的係數包含在 c[n] 中。如果 c 是多維的，則剩餘索引會列舉多個多項式。在二維情況下，係數可以被認為儲存在 c 的各列中。
tensor布林值，選用: 如果為 True，則係數陣列的形狀會在右側擴展為一，x 的每個維度各一個。純量對此動作的維度為 0。結果是 c 中每列係數都會針對 x 的每個元素進行評估。如果為 False，則為了評估，x 會在 c 的各列上廣播。當 c 是多維時，此關鍵字很有用。預設值為 True。

傳回值:

valuesndarray，類代數: 傳回值的形狀如上所述。

另請參閱

hermeval2d, hermegrid2d, hermeval3d, hermegrid3d

註解

評估使用 Clenshaw 遞迴，又稱綜合除法。

範例

>>> 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.]])