在Python中使用一维系数数组计算二维Hermite_e级数

要在(x, y)点上计算二维Hermite_e级数，可以使用Python的Numpy库中的hermite.hermeval2d()方法。该方法返回二维多项式在由x和y的相应值组成的点上的值。

第一个参数是x和y，二维级数在(x, y)点上进行计算，其中x和y必须具有相同的形状。如果x或y是列表或元组，则首先将其转换为ndarray，否则保持不变，如果它不是ndarray，则视为标量。

第二个参数C是一个按照顺序排列的系数数组，其中多重度i,j的系数包含在c[i,j]中。如果c的维度大于二，则剩余的索引将枚举多组系数。

步骤

首先，导入所需的库-

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

创建一个系数一维数组 −

c = np.array([3, 5])

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)

要在点(x, y)处评估2D Hermite_e系列，请使用Python Numpy中的hermite.hermeval2d()方法。该方法返回由x和y的对应值形成的点上的二维多项式的值。

print("\nResult...\n",H.hermeval2d([1,2],[1,2],c))

示例

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

# Create a 1d array of coefficients
c = np.array([3, 5])

# 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 2D Hermite_e series at points (x, y), use the hermite.hermeval2d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermeval2d([1,2],[1,2],c))

输出

Our Array...
   [3 5]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

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

Result...
   [21. 34.]