Trả về ma trận đồng hành được chia tỷ lệ của mảng 1-D gồm các hệ số chuỗi Hermite trong Python

Để trả về ma trận đồng hành được chia tỷ lệ của mảng 1-D gồm các hệ số đa thức, hãy trả về phương thức thehermite.hermcompanion () trong Python Numpy. Đa thức cơ sở được chia tỷ lệ để ma trậncompanion là đối xứng khi c là đa thức cơ sở Hermite. Điều này cung cấp các ước tính giá trị riêng so với trường hợp không được chia tỷ lệ và đối với các đa thức cơ sở, các giá trị riêng được đảm bảo là thực nếu numpy.linalg.eigvalsh được sử dụng để lấy chúng. Phương thức này trả về ma trận Scaledcompanion của các kích thước (độ, độ). Tham số, c là mảng 1-D gồm các hệ số chuỗi Hermite được sắp xếp từ mức độ thấp đến mức độ cao.

Các bước

Đầu tiên, hãy nhập thư viện được yêu cầu -

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

Tạo mảng hệ số 1D -

c = np.array([1, 2, 3])

Hiển thị mảng -

print("Our Array...\n",c)

Kiểm tra các thứ nguyên -

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

Lấy Datatype -

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

Lấy hình dạng -

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

Để trả về ma trận đồng hành được chia tỷ lệ của mảng 1-D gồm các hệ số đa thức, hãy trả về phương thức thehermite.hermcompanion () trong Python Numpy -

print("\nResult...\n",H.hermcompanion(c))

Ví dụ

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

# Create a 1D array of coefficients
c = np.array([1, 2, 3])

# 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 return the scaled companion matrix of a 1-D array of polynomial coefficients, return the hermite.hermcompanion() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermcompanion(c))

Đầu ra

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]]