要计算 Hermite_e 系列的根，请使用Python Numpy 中的方法。该方法返回系列的根数组。如果所有的根都是实数，那么 out 也是实数，否则就是复数。参数 c 是一维系数数组。hermite.hermroots()
根估计是作为伴生矩阵的特征值获得的，由于这些值的序列的数值不稳定性，远离复平面原点的根可能有很大的误差。重数大于 1 的根也将显示较大的误差，因为这些点附近的序列值对根中的误差相对不敏感。可以通过牛顿方法的几次迭代来改进原点附近的孤立根。
脚步
首先，导入所需的库 -
import numpy as np fromnumpy.polynomialimport hermite_e as H
要计算 Hermite_e 系列的根，请使用Python Numpy 中的方法 -hermite.hermroots()
print("Result...\n",H.hermeroots((-1, 0, 1)))获取数据类型 -
print("\nType...\n",H.hermeroots((-1, 0, 1)).dtype)得到形状 -
print("\nShape...\n",H.hermeroots((-1, 0, 1)).shape)示例
fromnumpy.polynomialimport hermite_e as H
#要计算 Hermite_e 系列的根，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermroots() 方法。
#该方法返回系列的根数组。如果所有的根都是实数，那么 out 也是实数，否则就是复数。
#参数 c 是一维系数数组。
print("Result...\n",H.hermeroots((-1, 0, 1)))
#获取数据类型
print("\nType...\n",H.hermeroots((-1, 0, 1)).dtype)
#获取形状
print("\nShape...\n",H.hermeroots((-1, 0, 1)).shape)输出结果Result... [-1.41421356 1.41421356] Type... float64 Shape... (2,)
