numpy.polynomial.hermite.hermder#

polynomial.hermite.hermder(c, m=1, scl=1, axis=0)[源代码]#

对厄米级数求微分.

返回厄米级数系数 c 沿 axis 微分 m 次的结果.在每次迭代中,结果乘以 scl (比例因子用于变量的线性变化).参数 c 是沿每个轴从低到高阶的系数数组,例如,[1,2,3] 表示级数 1H_0 + 2H_1 + 3H_2 ,而 [[1,2],[1,2]] 表示 1H_0(x)H_0(y) + 1H_1(x)H_0(y) + 2H_0(x)H_1(y) + 2H_1(x)H_1(y) ,如果 axis=0 为 x ,axis=1 为 y .

参数:
carray_like

厄米级数系数的数组.如果 c 是多维的,则不同的轴对应于不同的变量,每个轴的阶数由相应的索引给出.

m整数,可选

导数的阶数,必须是非负数.(默认值:1)

scl标量,可选.

每次微分都乘以 scl .最终结果是乘以 sclm .这用于变量的线性变化.(默认值:1)

axis整数,可选

对哪个轴求导.(默认值:0).

返回:
derndarray

导数的厄米级数.

参见

hermint

注释

一般来说,对厄米级数求导的结果与对幂级数进行相同运算的结果不同.因此,此函数的结果可能“不直观”,但却是正确的;请参见下面的“示例”部分.

示例

>>> 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.])