डेटा के लिए हर्माइट श्रृंखला का न्यूनतम वर्ग फिट प्राप्त करने के लिए, पायथन नम्पी में hermite.hermfit() विधि का उपयोग करें। यह विधि निम्न से उच्च क्रमित हर्माइट गुणांक लौटाती है। यदि y 2-डी था, तो y के कॉलम k में डेटा के लिए गुणांक कॉलम k में होते हैं। पैरामीटर x M नमूना (डेटा) बिंदुओं (x[i], y[i]) के x-निर्देशांक हैं। पैरामीटर y नमूना बिंदुओं के y-निर्देशांक हैं। समान x-निर्देशांक साझा करने वाले कई नमूना बिंदु सेट को y के लिए एक 2-डी सरणी पास करके एक कॉल में स्वतंत्र रूप से फिट किया जा सकता है जिसमें प्रति कॉलम एक डेटा सेट होता है।
पैरामीटर deg फिटिंग बहुपदों की डिग्री है। यदि deg एकल पूर्णांक है तो deg-वें पद तक के सभी पद फिट में शामिल होते हैं। पैरामीटर rcond फिट की सापेक्ष स्थिति संख्या है। सबसे बड़े एकवचन मान के सापेक्ष rcond से छोटे एकवचन मानों को अनदेखा किया जाएगा। डिफ़ॉल्ट मान len(x)*eps है, जहां eps प्लेटफॉर्म के फ्लोट प्रकार की सापेक्ष परिशुद्धता है, ज्यादातर मामलों में लगभग 2e-16।
पैरामीटर full वापसी मूल्य 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 भार हैं। यदि None नहीं है, तो भार w[i] x[i] पर अवशिष्ट y[i] - y_hat[i] पर लागू होता है। आदर्श रूप से भार चुने जाते हैं ताकि उत्पाद w[i]*y[i] 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 आयात करें:
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
x-निर्देशांक:
x = np.linspace(-1,1,51)
x-निर्देशांक प्रदर्शित करें:
print("X Co-ordinate...\n", x)y-निर्देशांक:
y = x**3 - x + np.random.randn(len(x)) print("\nY Co-ordinate...\n", y)डेटा के लिए हर्माइट श्रृंखला का न्यूनतम वर्ग फिट प्राप्त करने के लिए, पायथन नम्पी में hermite.hermfit() विधि का उपयोग करें। यह विधि निम्न से उच्च क्रमित हर्माइट गुणांक लौटाती है। यदि y 2-डी था, तो y के कॉलम k में डेटा के लिए गुणांक कॉलम k में होते हैं:
c, stats = H.hermfit(x, y, 3, full=True) print("\nResult...\n", c) print("\nResult...\n", stats)उदाहरण
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H # x-निर्देशांक x = np.linspace(-1,1,51) # x-निर्देशांक प्रदर्शित करें print("X Co-ordinate...\n", x) # y-निर्देशांक y = x**3 - x + np.random.randn(len(x)) print("\nY Co-ordinate...\n", y) # डेटा के लिए हर्माइट श्रृंखला का न्यूनतम वर्ग फिट प्राप्त करने के लिए hermite.hermfit() विधि का उपयोग करें c, stats = H.hermfit(x, y, 3, full=True) print("\nResult...\n", c) print("\nResult...\n", stats)आउटपुट
X Co-ordinate... [-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 Co-ordinate... [-1.54632387 1.51958929 1.97346067 1.17759858 0.18851406 -0.43906085 -0.18878755 -0.25952276 -0.10422342 0.17851603 0.12145051 1.42408375 0.87115462 -1.03677161 1.01691995 0.45143153 -2.11382606 0.92466707 -0.04160743 0.9302213 1.19532222 1.69238045 1.63260027 -0.38037316 1.57013958 0.50920773 -0.19218013 -1.104298 0.10788693 0.68370213 0.7219109 1.28598447 -0.92218973 -0.11028072 -0.49917013 -1.44008132 -1.51616162 -0.80578712 1.47099231 -0.79775329 -1.0606385 -0.59517496 -0.32977967 1.04847432 -2.1621314 -0.40009103 -0.84519 0.06397194 -2.03655702 -0.28429534 0.47013787] Result... [-0.03198532 -0.0005095 -0.11666602 0.08302362] Result... [array([49.28934723]), 4, array([1.39825832, 1.20144978, 0.74600162, 0.21183404]), 1.1324274851176597e-14]
