在Python中使用二维系数数组计算三维Hermite_e级数

要在点（x，y，z）处计算三维Hermite_e级数，可以使用Python Numpy中的hermite.hermeval3d()方法。该方法返回由x，y和z相应值的三元组形成的点上的多维多项式的值。

第一个参数是x，y，z。三维级数在点（x，y，z）上计算，其中x，y和z必须具有相同的形状。如果x，y或z中的任何一个是列表或元组，则首先将其转换为ndarray，否则保持不变，而且如果它不是ndarray，则将其视为标量。

第二个参数C是一个按顺序排列的系数数组，其中多重度为i，j，k的系数包含在c[i，j，k]中。如果c的维度大于3，则余下的索引枚举多组系数。

步骤

首先，导入所需的库−

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

创建一个二维系数阵列 −

c = np.arange(4).reshape(2,2)

显示数组 –

print("Our Array...\n",c)

检查尺寸 –

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

获取数据类型 −

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

获取形状 –

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

使用hermite.hermeval3d()方法来评估在点(x, y, z)处的3D Hermite_e系列。

print("\nResult...\n",H.hermeval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

# Create a 2d array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# Display the array
print("Our Array...\n",c)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# To evaluate a 3D Hermite_e series at points (x, y, z), use the hermite.hermeval3d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermeval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

输出

Our Array...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
   [24. 42.]