使用 Python 中的复数点数组生成 Hermite_e 多项式的 Vandermonde 矩阵
pythonnumpyserver side programmingprogramming
要生成 Hermite_e 多项式的 Vandermonde 矩阵，请使用 Python Numpy 中的 hermite_e.hermvander()。该方法返回伪 Vandermonde 矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1,)，其中最后一个索引是相应 Hermite 多项式的度数。dtype 将与转换后的 x 相同。
参数 x 返回一个点数组。dtype 转换为 float64 或 complex128，具体取决于是否有任何元素是复数。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。参数 deg 是结果矩阵的度数。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
创建一个数组 −
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j, 0.+2.j, 1.+2.j, 2.+2.j])
显示数组 −
print("我们的数组...\n",c)
检查维度 −
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
获取形状 −
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
要生成 Hermite_e 多项式的 Vandermonde 矩阵，请使用 Python Numpy 中的 hermite_e.hermvander() −
print("\n结果...\n",H.hermevander(x, 2))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# 创建数组
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j, 0.+2.j, 1.+2.j, 2.+2.j])
# 显示数组
print("我们的数组...\n",x)
# 检查维度
打印("\n我们的数组的维度...\n",x.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",x.dtype)
# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",x.shape)
# 要生成 Hermite_e 多项式的 Vandermonde 矩阵，请使用 Python Numpy 中的 hermite_e.hermvander()
print("\n结果...\n",H.hermevander(x, 2))
输出
我们的数组... [-2.+2.j -1.+2.j 0.+2.j 1.+2.j 2.+2.j] 我们的数组的维度... 1 我们的数组对象的数据类型... complex128 我们的数组对象的形状... (5,) 结果... [[ 1.+0.j -2.+2.j -1.-8.j] [ 1.+0.j -1.+2.j -4.-4.j] [ 1.+0.j 0.+2.j -5.+0.j] [ 1.+0.j 1.+2.j -4.+4.j] [ 1.+0.j 2.+2.j -1.+8.j]]
