numpy.polynomial.hermite.hermder#
- polynomial.hermite.hermder(c, m=1, scl=1, axis=0)[源代码]#
对埃尔米特级数求导.
返回沿 axis 求导 m 次的埃尔米特级数系数 c .在每次迭代中,结果乘以 scl (缩放因子用于变量的线性更改).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 是x且 axis=1 是y.- 参数:
- carray_like
埃尔米特级数系数数组.如果 c 是多维的,则不同的轴对应于不同的变量,每个轴中的阶数由相应的索引给出.
- mint, optional
导数的阶数,必须是非负数.(默认值:1)
- scl标量,可选
每次求导都乘以 scl .最终结果是乘以
sclm.这用于线性变量变换.(默认值:1)- 轴int, optional
导数所取的轴.(默认值:0).
- 返回:
- derndarray
导数的埃尔米特级数.
参见
注释
通常,对埃尔米特级数求导的结果与对幂级数执行相同操作的结果不同.因此,此函数的结果可能是"违反直觉的",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.])