numpy.polynomial.hermite_e.hermeder#

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

对Hermite_e级数求导.

返回沿 axis 微分 m 次的级数系数 c .在每次迭代中,结果都会乘以 scl (缩放因子用于变量的线性变化).参数 c 是一个数组,包含沿每个轴从低到高的阶数的系数,例如, [1,2,3] 表示级数 1He_0 + 2He_1 + 3He_2 ,而 [[1,2],[1,2]] 表示 1He_0(x)He_0(y) + 1He_1(x)He_0(y) + 2He_0(x)He_1(y) + 2He_1(x)He_1(y) ,如果 axis=0 为 x ,axis=1 为 y .

参数:
carray_like

Hermite_e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

hermeint

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_e import hermeder
>>> hermeder([ 1.,  1.,  1.,  1.])
array([1.,  2.,  3.])
>>> hermeder([-0.25,  1.,  1./2.,  1./3.,  1./4 ], m=2)
array([1.,  2.,  3.])