एक Hermite श्रृंखला को एकीकृत करने के लिए, Python में hermite.hermint() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, सी हरमाइट श्रृंखला गुणांक की एक सरणी है। यदि c बहुआयामी है, तो भिन्न-भिन्न अक्ष भिन्न-भिन्न चरों के अनुरूप होते हैं और प्रत्येक अक्ष में घात संबंधित सूचकांक द्वारा दी जाती है। दूसरा पैरामीटर, एम एकीकरण का क्रम है, सकारात्मक होना चाहिए। (डिफ़ॉल्ट:1)
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, 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 इंटीग्रल लिया जाता है। (डिफ़ॉल्ट:0)।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite 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)
एक Hermite श्रृंखला को एकीकृत करने के लिए, Python में hermite.hermint() विधि का उपयोग करें -
print("\nResult...\n",H.hermint(c, axis = 1))
उदाहरण
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite 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 series, use the hermite.hermint() method in Python print("\nResult...\n",H.hermint(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. 0.25] [1.5 1. 0.75]]