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]]

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