import numpy as np def cz_Hermite(x,y,y1,xd): n = len(x) for i in range(n): if x[i] < xd <x[i + 1]: h = x[i + 1] - x[i] q = (2 * x + x[i] - 3 * x[i - 1]) * np.power((x - x[i]),2) / np.power(h,3) q1 = ((-2) * x + 3 * x[i] - x[i - 1]) * np.power((x - x[i - 1]),2) / np.power(h,3) p = (x - x[i - 1]) * np.power((x - x[i - 1])) / np.power(h,2) p1 = np.power((x - x[i - 1]),2) * (x - x[i]) / np.power(h,2) yd = y[i] * q + y[i + 1] * q1 + y1[i] * p + y1[i + 1] * p1 return yd return None x = np.array([1,3]) y = np.array([2,3]) y1 = np.array([0,-1]) x = cz_Hermite(x,y,y1,2) print("结果： ",x)

这段代码实现了一个使用 Hermite 插值法求解一元函数的值的函数，输入参数包括样本点的横纵坐标和一阶导数。

具体实现方式是将样本点之间的一元函数分段，对每个小区间内的函数进行 Hermite 插值，从而得到整个函数的近似值。这个函数在输入一个待求解点的横坐标后，可以输出该点的函数值。

这个函数的实现方式比较复杂，包括了大量的 numpy 数组操作和数学计算。如果你有具体的问题或者需要深入了解这个函数的实现原理，可以提出具体的问题，我会尽力回答。