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। (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। (डिफ़ॉल्ट:0)।
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]]