在 Python 中返回一维 Hermite 级数系数数组的缩放伴随矩阵
要返回一维多项式系数数组的缩放伴随矩阵,请返回Python Numpy 中的方法。当 c 是 Hermite 基多项式时,基多项式被缩放,使得伴随矩阵是对称的。与未缩放的情况相比,这提供了更好的特征值估计,并且对于基多项式,如果使用 numpy.linalg.eigvalsh 来获取特征值,则可以保证特征值是实数。该方法返回维度 (deg, deg) 的 Scaled 伴随矩阵。参数 c 是从低到高排序的 Hermite 级数系数的一维数组。hermite.hermcompanion()
脚步
首先,导入所需的库 -
import numpy as npfromnumpy.polynomialimport hermite as H
创建一维系数数组 -
c = np.array([1, 2, 3])
显示数组 -
print("Our Array...\n",c)
检查尺寸 -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
获取数据类型 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
获得形状 -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
要返回一维多项式系数数组的缩放伴随矩阵,请返回Python Numpy 中的方法 -hermite.hermcompanion()
print("\nResult...\n",H.hermcompanion(c))
示例
import numpy as np输出结果fromnumpy.polynomialimport hermite as H
#创建一维系数数组
c = np.array([1, 2, 3])
#显示数组
print("Our Array...\n",c)
#检查尺寸
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
#获取数据类型
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
#获取形状
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
#要返回一维多项式系数数组的缩放伴随矩阵,请返回 Python Numpy 中的 hermite.hermcompanion() 方法
print("\nResult...\n",H.hermcompanion(c))
Our Array...[1 2 3]
Dimensions of our Array...
1
Datatype of our Array object...
int64
Shape of our Array object...
(3,)
Result...
[[ 0. 0.58925565]
[ 0.70710678 -0.33333333]]
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