पायथन में अक्ष 1 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। (डिफ़ॉल्ट:1)। तीसरा पैरामीटर, 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 होते हैं। यदि m ==1, सूची के स्थान पर एकल अदिश दी जा सकती है। चौथा पैरामीटर, lbnd इंटीग्रल की निचली सीमा है।

5वां पैरामीटर, scl एक अदिश राशि है। प्रत्येक एकीकरण के बाद परिणाम को एकीकरण स्थिरांक जोड़ने से पहले scl से गुणा किया जाता है। (डिफ़ॉल्ट:1)। छठा पैरामीटर, अक्ष एक अक्ष है जिस पर समाकलन 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 = 1))

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 = 1))

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...
   [[0.5 0. 0.5]
   [1.5 2. 1.5]]