在Python中使用3D系数数组计算二维Hermite_e级数的点（x，y）的值

要在点（x，y）处计算二维Hermite_e级数，可以使用Python中的hermite.hermeval2d()方法。该方法返回由x和y的相应值对组成的点的二维多项式的值。

第一个参数是x，y。必须将二维级数评估在点（x，y）处，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，否则将保持不变，如果它不是ndarray则将其视为标量。

第二个参数C是一个按顺序排列的系数数组，其中多次度i，j的系数包含在c[i，j]中。如果c的维数大于两个，剩余的索引将枚举多个系数集。

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3D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) 处评估 2D Hermite_e 级数，请使用 Python Numpy 的 hermite.hermeval2d() 方法。

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 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 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...
   [[[ 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...
   [[ 36. 108.]
   [ 40. 117.]
   [ 44. 126.]
   [ 48. 135.]
   [ 52. 144.]
   [ 56. 153.]]