다항식을 Hermite 계열로 변환하려면 Python에서 hermite_e.poly2herme() 메서드를 사용하세요
Numpy. 가장 낮은 차수부터 정렬된 다항식의 계수를 나타내는 배열을 변환합니다. 가장 높은 지점으로, 등가의 Hermite 계열의 계수 배열로, 낮은 것에서 높은 것으로 정렬됩니다. 최대 횟수입니다. 이 메소드는 등가 계수를 포함하는 1차원 배열을 반환합니다. 에르미트 시리즈. 매개변수 pol은 다항식 계수를 포함하는 1차원 배열입니다.Steps
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다. −
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H
numpy.array() 메서드를 사용하여 배열을 만듭니다. −
c = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
배열을 표시합니다. −
print("Our Array...\n",c)
Check 차원 −
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
데이터 유형 가져오기 −
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
모양 가져오기 −
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
다항식을 Hermite 계열로 변환하려면 Python에서 hermite_e.poly2herme() 메서드를 사용하세요
Numpy. 가장 낮은 차수부터 정렬된 다항식의 계수를 나타내는 배열을 변환합니다. 가장 높은 지점으로, 등가 Hermite 계열의 계수 배열로, 낮은 것에서 높은 것으로 정렬됩니다. 최고 학위 −print("\nResult (polynomial to hermite_e)...\n",H.poly2herme(c))
Example
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H # Create an array using the numpy.array() method c = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 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 convert a polynomial to a Hermite series, use the hermite_e.poly2herme() method in Python Numpy print("\nResult (polynomial to hermite_e)...\n",H.poly2herme(c))
Output
Our Array... [1 2 3 4 5] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (5,) Result (polynomial to hermite_e)... [19. 14. 33. 4. 5.]
위 내용은 Python에서 다항식을 Hermite_e 시리즈로 변환의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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