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_方法。当 c 是 Hermite_e 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。e.hermecompanion()
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。
脚步
首先,导入所需的库 -
import numpy as np fromnumpy.polynomialimport hermite_e 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 中的 hermite_方法 -e.hermecompanion()
print("\nResult...\n",H.hermecompanion(c))
示例
import numpy as np fromnumpy.polynomialimport hermite_e 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_e.hermecompanion() 方法 print("\nResult...\n",H.hermecompanion(c))输出结果
Our Array... [1 2 3] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3,) Result... [[ 0. 0.66666667] [ 1. -0.66666667]]