पायथन में अक्ष 0 पर एक Hermite_e श्रृंखला को एकीकृत करें

Hermite_e श्रृंखला को एकीकृत करने के लिए, Python में hermite_e.hermeint() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, सी Hermite_e श्रृंखला गुणांक की एक सरणी है। यदि c बहुआयामी है तो अलग-अलग अक्ष अलग-अलग चर के अनुरूप होते हैं और प्रत्येक अक्ष में डिग्री संबंधित सूचकांक द्वारा दी जाती है।

दूसरा पैरामीटर, एम एकीकरण का क्रम है, सकारात्मक होना चाहिए। तीसरा पैरामीटर, k एक एकीकरण स्थिरांक है। lbnd पर पहले इंटीग्रल का मान सूची में पहला मान है, lbnd पर दूसरे इंटीग्रल का मान दूसरा मान है, आदि। यदि k ==[] (डिफ़ॉल्ट), सभी स्थिरांक शून्य पर सेट हैं। यदि m ==1, सूची के स्थान पर एकल अदिश दी जा सकती है।

चौथा पैरामीटर, lbnd इंटीग्रल की निचली सीमा है। (डिफ़ॉल्ट:0)। 5वां पैरामीटर, एससीएल एस्केलर है। एकीकरण स्थिरांक जोड़ने से पहले प्रत्येक एकीकरण के बाद परिणाम को scl से गुणा किया जाता है। (डिफ़ॉल्ट:1)। छठा पैरामीटर, अक्ष एक अक्ष है जिस पर इंटीग्रल लिया जाता है।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

गुणांकों की एक बहुआयामी सरणी बनाएं -

c = np.arange(4).reshape(2,2)

सरणी प्रदर्शित करें -

print("Our Array...\n",c)

आयामों की जाँच करें -

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

डेटाटाइप प्राप्त करें -

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

आकार प्राप्त करें -

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

Hermite_e श्रृंखला को एकीकृत करने के लिए, Python में hermite_e.hermeint() विधि का उपयोग करें -

print("\nResult...\n",H.hermeint(c, axis = 0))

उदाहरण

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

# Create a multidimensional array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# Display the array
print("Our Array...\n",c)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# To integrate a Hermite_e series, use the hermite_e.hermeint() method in Python
print("\nResult...\n",H.hermeint(c, axis = 0))

आउटपुट

Our Array...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
   [[1. 1.5]
   [0. 1. ]
   [1. 1.5]]