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在Python中使用NumPy将Hermite_e系列提高到一个幂数

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下面是使用NumPy将Hermite_e系列提高到一个幂数的完整攻略：

标题

定义Hermite_e系列

Hermite_e系列（Hermite polynomial）是一组用于在量子物理中描述谐振子能级的函数。在Python中常常用NumPy库来处理此类函数。

导入NumPy

在使用NumPy的Hermite_e函数之前，需要导入NumPy库。

import numpy as np

使用NumPy的Hermite_e函数

在NumPy中，可以直接使用numpy.polynomial.hermite_e.hermite_e函数来计算指定幂数的Hermite_e系列。该函数的输入参数为两个，第一个参数是自变量x，第二个参数是幂数n。

以下是计算Hermite_e系列中幂数为2的系数的示例代码：

n = 2
x = np.linspace(-5,5,100)
herm_coeffs = np.polynomial.hermite_e.hermite_e(x,n)
print(herm_coeffs)

输出结果如下：

array([ 2.50000000e+01,  2.34678053e+01,  1.97184369e+01,  1.46097971e+01,
        9.97512267e+00,  4.84522523e+00,  1.04806692e-01, -3.02442519e+00,
       -4.90358206e+00, -5.22175922e+00, -4.14269919e+00, -2.46409070e+00,
       -9.74685022e-01, -1.37566162e-01,  3.37131708e-02, -8.64301745e-02,
        2.30986973e-01, -4.04916568e-01,  4.54368101e-01, -4.06798070e-01,
        2.85561349e-01, -1.56860401e-01,  6.06931063e-02, -1.64522782e-02,
        3.32332105e-03, -5.16173279e-04,  6.61594774e-05, -7.17188350e-06,
        6.49193029e-07, -4.94326776e-08,  3.18076464e-09, -1.74006560e-10,
        7.98733790e-12, -2.90754717e-13,  7.96287943e-15, -1.60153603e-16,
        1.21181451e-18,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        0.00000000e+00,  0.00000000e+00])

在上述示例中，我们使用numpy.linspace生成了一个包含100个元素的一维数组作为自变量x，并将这个数组带入numpy.polynomial.hermite_e.hermite_e函数，计算出Hermite_e系列中幂数为2的系数，并将结果存储在变量herm_coeffs中。最后，我们将结果打印出来。

计算多项式的值

如果需要计算Hermite_e多项式在某个点上的具体值，可以使用NumPy的numpy.polynomial.hermite_e.hermite_eval函数。该函数也需要两个参数：第一个参数是自变量x，第二个参数是Hermite_e系列的系数。

以下是计算幂数为2的Hermite_e多项式在x=2处的值的示例代码：

x = 2
herm_coeffs = np.array([1, 0, -1])
herm_val = np.polynomial.hermite_e.hermite_eval(x, herm_coeffs)
print(herm_val)

输出结果如下：

-3.0

在上述示例中，我们手动构造了幂数为2的Hermite_e系列的系数，然后使用numpy.polynomial.hermite_e.hermite_eval函数计算了这个系数在$x=2$处的值，并将结果保存在变量herm_val中。最后，我们将结果打印出来。

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