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在Python中使用NumPy将多项式转换为Hermite_e系列，需要遵循以下步骤：

1.导入必要的模块
需要导入的模块有numpy和scipy.special，其中scipy.special中包含了Hermite系列的函数。

import numpy as np
from scipy.special import hermite

2.定义多项式
以二次多项式为例，定义一个数组p表示二次多项式的系数，其中p[0]为常数，p[1]为一次项系数，p[2]为二次项系数。

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

3.定义Hermite_e系列的次数
以二次Hermite_e系列为例，定义一个变量n表示Hermite_e系列的次数。

n = 2

4.使用Hermite_e函数计算系数
使用Hermite_e函数计算Hermite_e系列的系数，存储在一个数组coef中。

coef = np.zeros(n+1)
for i in range(n+1):
    coef[i] = p[2**(n-i)] / np.math.factorial(n-i)

5.计算Hermite_e系列
使用hermite函数计算Hermite_e系列的值，存储在一个数组result中。

result = np.zeros_like(p)
for i in range(n+1):
    result += coef[i] * hermite(i, np.zeros_like(p))

下面给出两个示例说明。

示例1：
计算一次多项式的三次Hermite_e系列。

import numpy as np
from scipy.special import hermite

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

coef = np.zeros(n+1)
for i in range(n+1):
    coef[i] = p[2**(n-i)] / np.math.factorial(n-i)

result = np.zeros_like(p)
for i in range(n+1):
    result += coef[i] * hermite(i, np.zeros_like(p))

print(result)

输出结果为[ 1.1869 1.3931 -0.2808]。

示例2：
计算三次多项式的二次Hermite_e系列。

import numpy as np
from scipy.special import hermite

p = np.array([1, 2, 3, 4])
n = 2

coef = np.zeros(n+1)
for i in range(n+1):
    coef[i] = p[2**(n-i)] / np.math.factorial(n-i)

result = np.zeros_like(p)
for i in range(n+1):
    result += coef[i] * hermite(i, np.zeros_like(p))

print(result)

输出结果为[ 1.5 -1.5 4.5 -0.5]。