在Python中计算一个3D Hermite_e序列在点（x，y，z）处的值

要在点（x，y，z）处计算一个3D Hermite_e序列，使用Python的hermite.hermeval3d()方法。该方法返回由x，y和z的相应值组成的点上的多维多项式的值。

第一个参数是x，y，z。在（x，y，z）处计算三维序列，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，如果它不是ndarray，则将其视为标量。

第二个参数C是一个按照多项式乘积i，j，k的系数排序的数组，系数包含在c[i，j，k]中。如果c的维度大于3，则剩余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

创建一个系数的三维数组−

c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

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, z)处评估3D Hermite系列，请使用Python中的hermite.hermeval3d()方法 Numpy−

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 3d array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

# 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 4 5]
   [ 6 7 8 9 10 11]]

   [[12 13 14 15 16 17]
   [18 19 20 21 22 23]]]

Dimensions of our Array...
3

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2, 6)

Result...
   [ 212. -2484.]