Python| Numpy np.hermfit() 方法
在np.hermfit()方法的帮助下，我们可以使用np.hermfit()方法得到 Hermite 级数的最小二乘拟合。
Syntax : np.hermfit(x, y, deg)
Return : Return the least square fits of hermite series.
示例 #1：
在这个例子中，我们可以看到通过使用np.hermfit()方法，我们能够通过使用该方法获得给定数据的 Hermite 系列的最小二乘拟合。
# import numpy and hermfit
import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite import hermfit
x = np.array([-3, -2, -1])
y = np.array([1, 2, 3])
deg = 2
# using np.hermfit() method
gfg = hermfit(x, y, deg)
print(gfg)
输出 ：
[4.00000000e+00 5.00000000e-01 1.56777498e-16]
示例 #2：
# import numpy and hermfit
import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite import hermfit
x = np.array([-2, -1, 0, 1, 2])
y = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
deg = 3
# using np.hermfit() method
gfg = hermfit(x, y, deg)
print(gfg)
输出 ：
[ 3.00000000e-01 5.00000000e-02 2.76178300e-18 -1.46465661e-18]