numpy.polynomial.hermite.hermder

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.polynomial.hermite.hermder.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.polynomial.hermite.hermder(c, m=1, scl=1, axis=0)[source]

区分一个Hermite系列。

返回沿轴的Hermite系数c微分m在每次迭代时，结果乘以scl（比例因子用于变量的线性变化）。The argument c is an array of coefficients from low to high degree along each axis, e.g., [1,2,3] represents the series 1*H_0 + 2*H_1 + 3*H_2 while [[1,2],[1,2]] represents 1*H_0(x)*H_0(y) + 1*H_1(x)*H_0(y) + 2*H_0(x)*H_1(y) + 2*H_1(x)*H_1(y) if axis=0 is x and axis=1 is y.

参数：

c：array_like

Hermite系数的数组。如果c是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴中的度由相应的索引给出。

m：int，可选

所采用的导数数量，必须是非负数。（默认值：1）

scl：标量，可选

每个微分乘以scl。最终结果是乘以scl**m。这是用于变量的线性变化。（默认值：1）

axis：int，可选

采用导数的轴。（默认值：0）。

版本1.7.0中的新功能。
返回：

der：ndarray

Hermite系列的衍生物。

也可以看看

hermint

笔记

一般来说，区分Hermite系列的结果与功率系列上的操作不相似。因此，这个函数的结果可能是“不直观的”，虽然正确；请参阅下面的示例部分。

例子

>>> from numpy.polynomial.hermite import hermder
>>> hermder([ 1. ,  0.5,  0.5,  0.5])
array([ 1.,  2.,  3.])
>>> hermder([-0.5,  1./2.,  1./8.,  1./12.,  1./16.], m=2)
array([ 1.,  2.,  3.])