numpy.polynomial.hermite_e.hermeint#
- polynomial.hermite_e.hermeint(c, m=1, k=[], lbnd=0, scl=1, axis=0)[源代码]#
集成一个 Hermite_e 系列.
返回从 lbnd 沿 axis 积分 m 次的 Hermite_e 级数系数 c.在每次迭代中,生成的级数被 乘以 scl 并且添加一个积分常数 k.缩放因子用于线性变量的变化.(”买家注意”:请注意,根据所做的事情,可能希望 scl 是预期值的倒数;更多信息请参见下面的注释部分.)参数 c 是沿每个轴从低到高度的系数数组,例如,[1,2,3] 表示级数
H_0 + 2*H_1 + 3*H_2
而 [[1,2],[1,2]] 表示1*H_0(x)*H_0(y) + 1*H_1(x)*H_0(y) + 2*H_0(x)*H_1(y) + 2*H_1(x)*H_1(y)
如果 axis=0 是x
且 axis=1 是y
.- 参数:
- carray_like
Hermite_e 系列系数的数组.如果 c 是多维的,不同的轴对应于不同的变量,每个轴的度数由相应的索引给出.
- mint, 可选
积分顺序,必须是正数.(默认值:1)
- k{[], list, scalar}, 可选
积分常数.第一个积分在
lbnd
处的值是列表中的第一个值,第二个积分在lbnd
处的值是列表中的第二个值,依此类推.如果k == []``(默认值),所有常数都设置为零.如果 ``m == 1
,可以给出一个标量而不是列表.- lbnd标量,可选
积分的下限.(默认值:0)
- scl标量,可选
每次积分后,结果在加上积分常数之前会乘以 scl.(默认值:1)
- axisint, 可选
积分的轴.(默认值:0).
在 1.7.0 版本加入.
- 返回:
- Sndarray
Hermite_e 积分系列系数.
- 引发:
- ValueError
如果
m < 0
,len(k) > m
,np.ndim(lbnd) != 0
, 或np.ndim(scl) != 0
.
参见
备注
请注意,每次积分的结果都 乘以 scl.为什么这一点很重要?假设在一个相对于 x 的积分中进行变量 \(u = ax + b\) 的线性变换.那么 \(dx = du/a\),因此需要将 scl 设置为 \(1/a\) - 这可能不是人们首先会想到的.
还请注意,通常情况下,集成C系列的结果需要”重新投影”到C系列基组上.因此,通常情况下,此函数的结果是”不直观的”,尽管是正确的;请参见下面的示例部分.
示例
>>> from numpy.polynomial.hermite_e import hermeint >>> hermeint([1, 2, 3]) # integrate once, value 0 at 0. array([1., 1., 1., 1.]) >>> hermeint([1, 2, 3], m=2) # integrate twice, value & deriv 0 at 0 array([-0.25 , 1. , 0.5 , 0.33333333, 0.25 ]) # may vary >>> hermeint([1, 2, 3], k=1) # integrate once, value 1 at 0. array([2., 1., 1., 1.]) >>> hermeint([1, 2, 3], lbnd=-1) # integrate once, value 0 at -1 array([-1., 1., 1., 1.]) >>> hermeint([1, 2, 3], m=2, k=[1, 2], lbnd=-1) array([ 1.83333333, 0. , 0.5 , 0.33333333, 0.25 ]) # may vary