डेटा के लिए Hermite_e सीरीज का न्यूनतम वर्ग फिट प्राप्त करने के लिए, Python numpy में hermite_e.hermfit() मेथड का उपयोग करें। मेथड निम्न से उच्च क्रमबद्ध Hermite_e गुणांक लौटाता है। यदि y 2-D था, तो y के कॉलम k में डेटा के लिए गुणांक कॉलम k में होते हैं। पैरामीटर, x M सैंपल (डेटा) बिंदुओं (x[i], y[i]) के x-निर्देशांक हैं।
पैरामीटर, y सैंपल बिंदुओं के y-निर्देशांक हैं। समान x-निर्देशांक साझा करने वाले सैंपल बिंदुओं के कई सेट को polyfit के एक कॉल से स्वतंत्र रूप से फिट किया जा सकता है, जिसमें y के लिए एक 2-D ऐरे पास किया जाता है जिसमें प्रति कॉलम एक डेटा सेट होता है। पैरामीटर, deg फिटिंग पॉलीनोमियल की डिग्री है। यदि deg एक पूर्णांक है तो deg'वें पद तक सभी पद फिट में शामिल होते हैं। पैरामीटर, rcond फिट की सापेक्ष स्थिति संख्या है। rcond से छोटे एकवचन मान, सबसे बड़े एकवचन मान के सापेक्ष, अनदेखे किए जाएंगे। डिफ़ॉल्ट मान len(x)*eps है, जहां eps प्लेटफॉर्म के फ्लोट प्रकार की सापेक्ष सटीकता है, ज्यादातर मामलों में लगभग 2e-16।
पैरामीटर, full रिटर्न मान की प्रकृति निर्धारित करने वाला स्विच है। जब False (डिफ़ॉल्ट) तो केवल गुणांक लौटाए जाते हैं; जब True, तो एकवचन मान विघटन से नैदानिक जानकारी भी लौटाई जाती है। पैरामीटर, w वजन हैं। यदि None नहीं है, तो वजन w[i] x[i] पर अनवर्ग अवशिष्ट y[i] - y_hat[i] पर लागू होता है। आदर्श रूप से वजन इस प्रकार चुने जाते हैं कि w[i]*y[i] के उत्पादों की त्रुटियों का समान विचरण हो। व्युत्क्रम-विचरण भार का उपयोग करते समय, w[i] = 1/sigma(y[i]) का उपयोग करें। डिफ़ॉल्ट मान None है।
चरण
सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें:
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
x-निर्देशांक:
x = np.linspace(-1, 1, 51)
x-निर्देशांक प्रदर्शित करें:
print("X निर्देशांक...\n", x)
y-निर्देशांक:
y = x**3 - x + np.random.randn(len(x))
print("\nY निर्देशांक...\n", y)
डेटा के लिए Hermite_e सीरीज का न्यूनतम वर्ग फिट प्राप्त करने के लिए, Python में hermite_e.hermfit() मेथड का उपयोग करें:
c, stats = H.hermefit(x, y, 3, full=True)
print("\nपरिणाम...\n", c)
print("\nपरिणाम...\n", stats)
उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# x-निर्देशांक
x = np.linspace(-1, 1, 51)
# x-निर्देशांक प्रदर्शित करें
print("X निर्देशांक...\n", x)
# y-निर्देशांक
y = x**3 - x + np.random.randn(len(x))
print("\nY निर्देशांक...\n", y)
# डेटा के लिए Hermite_e सीरीज का न्यूनतम वर्ग फिट प्राप्त करने के लिए, Python numpy में hermite_e.hermfit() मेथड का उपयोग करें
c, stats = H.hermefit(x, y, 3, full=True)
print("\nपरिणाम...\n", c)
print("\nपरिणाम...\n", stats)
आउटपुट
X निर्देशांक... [-1. -0.96 -0.92 -0.88 -0.84 -0.8 -0.76 -0.72 -0.68 -0.64 -0.6 -0.56 -0.52 -0.48 -0.44 -0.4 -0.36 -0.32 -0.28 -0.24 -0.2 -0.16 -0.12 -0.08 -0.04 0. 0.04 0.08 0.12 0.16 0.2 0.24 0.28 0.32 0.36 0.4 0.44 0.48 0.52 0.56 0.6 0.64 0.68 0.72 0.76 0.8 0.84 0.88 0.92 0.96 1. ] Y निर्देशांक... [-0.54079609 -1.17586687 -0.81506394 0.8047718 -1.21403444 -1.09247646 -0.88942226 -0.62335081 0.83995142 0.29147171 2.45859847 -0.37545462 0.90161986 -0.7125131 -0.82978518 0.25422338 0.62073702 -1.43305948 0.96436296 0.03069738 -1.07349677 0.55233582 1.23286374 0.37330458 0.27239629 0.46859691 -0.1074476 1.19279741 0.15844038 -0.20424904 -1.41467693 -0.79396457 -2.38068246 -1.24121297 -0.7877071 -1.09171002 1.0806185 -0.94389035 -2.16201749 0.21671724 -1.15596405 0.57090598 -0.52496753 -0.20358065 -3.72121093 1.39868958 -0.02626711 -1.51582035 -0.12223608 -0.58368042 0.69138128] परिणाम... [-0.54892802 4.71593168 -0.40858959 2.08689429] परिणाम... [array([51.90771673]), 4, array([1.41192215, 1.37967947, 0.31061966, 0.08047256]), 1.1324274851176597e-14]
