在 Python 中返回 Hermite_e 级数系数 1-D 数组的缩放伴随矩阵
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要返回多项式系数 1-D 数组的缩放伴随矩阵,请返回 Python Numpy 中的 hermite_e.hermecompanion() 方法。当 c 是 Hermite_e 基多项式时,基多项式被缩放,因此伴随矩阵是对称的。这提供了比未缩放情况更好的特征值估计,并且对于基多项式,如果使用 numpy.linalg.eigvalsh 获得特征值,则保证特征值为实数。
该方法返回维度 (deg, deg) 的缩放伴随矩阵。参数 c 是按从低到高阶排序的 Hermite 级数系数 1-D 数组。
步骤
首先,导入所需的库 −
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
创建一维系数数组 −
c = np.array([1, 2, 3])
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)
要返回一维多项式系数数组的缩放伴随矩阵,请返回 Python 中的 hermite_e.hermecompanion() 方法 −
print("\n结果...\n",H.hermecompanion(c))
示例
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H # 创建一维系数数组 c = np.array([1, 2, 3]) # 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) # 要返回一维多项式系数数组的缩放伴随矩阵,请返回 Python Numpy 中的 hermite_e.hermecompanion() 方法 print("\n结果...\n",H.hermecompanion(c))
输出
我们的数组... [1 2 3] 我们的数组的维度... 1 我们的数组对象的数据类型... int64 我们的数组对象的形状... (3,) 结果... [[ 0. 0.66666667] [ 1. -0.66666667]]