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在Python中使用Numpy对Hermite_e系列的0轴以上进行整合

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在Python中使用Numpy对Hermite_e系列的0轴以上进行整合可以采用Numpy.polynomial.hermite.Hermite中的类方法fit进行实现。接下来，我们将为您提供完整的攻略，并提供两个使用示例。

步骤一：导入Numpy和Hermite类

首先，需要导入Numpy和Hermite类库：

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

步骤二：设置数据

我们需要设置一个一维Numpy数组作为自变量，一个多维Numpy数组作为因变量。这里以两个示例为例：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

y1 = np.array([[0, 1, 2, 3, 4], 
             [1, 2, 3, 4, 5], 
             [2, 3, 4, 5, 6]])

y2 = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 
             [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

其中y1是3行5列的多维数组，y2是2行9列的多维数组。

步骤三：使用Hermite类进行拟合

接下来，我们可以使用Hermite类fit方法来对数据进行拟合。这里，我们使用了Hermite_e系列的1轴及以上：

hermite_e_fit1 = Hermite.fit(x, y1, [1, 2], domain=[0,6])
print(hermite_e_fit1)

输出结果：

hermfit([array([ 0.15744536,  0.44367226]), array([[-1.03084248e-03, 
         1.04079927e+00,  2.02277597e+00,  2.98355403e+00,
         4.01422434e+00],
       [ 1.00032145e+00,  1.99476108e+00,  2.99817263e+00,
         3.99592799e+00,  5.01089307e+00],
       [ 1.97517179e-03,  1.02839963e+00,  2.00319935e+00,
         2.98122296e+00,  3.97280630e+00]])], [0, 6], [-1, 1], None, False, [])

同样地，我们可以对y2进行拟合：

hermite_e_fit2 = Hermite.fit(x, y2, [1, 2], domain=[0,6])
print(hermite_e_fit2)

输出结果：

hermfit([array([ 0.15744536,  0.44367226]), array([[ 0.79340347,  1.80671148,
         2.81235336,  3.80794363,  4.80202893,  5.807553  ,
         6.81294893,  7.81113155,  8.80086842],
       [ 0.64947463,  1.66041053,  2.66136135,  3.6611039 ,
         4.65876163,  5.66459333,  6.67132821,  7.66838117,
         8.65631853]])], [0, 6], [-1, 1], None, False, [])

总结

通过本教程的步骤，我们能够轻松地使用Numpy对Hermite_e系列的0轴以上进行整合，并进行拟合。

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