在Python中使用3D系数数组计算二维Hermite级数的值

在Python中使用3D系数数组计算二维Hermite级数的值

要在点（x，y）处计算二维Hermite级数的值，可以使用Python Numpy中的hermite.hermval2d()方法。该方法返回在由x和y对应的值组成的点上，二维多项式的值。

第一个参数是x，y。二维级数在点（x，y）处进行评估，其中x和y必须具有相同的形状。如果x或y是一个列表或元组，则会首先将其转换为ndarray，否则将保持不变，如果它不是ndarray，则被视为标量。

第二个参数C是一个系数数组，按照顺序排列，使得多项式项i,j的系数包含在c[i,j]中。如果c的维度大于两个，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 as H

创建一个系数的3D数组−

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

展示数组 −

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)

获得形状 −

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

使用hermite.hermval2d()方法来评估二维Hermite级数在点(x, y)上的值-

print("\nResult...\n",H.hermval2d([1,2],[1,2],c))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite 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 series at points (x, y), use the hermite.hermval2d() method in Python Numpy
# The method returns the values of the two dimensional polynomial at points formed with pairs of corresponding values from x and y.
print("\nResult...\n",H.hermval2d([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...
   [[108. 360.]
   [117. 385.]
   [126. 410.]
   [135. 435.]
   [144. 460.]
   [153. 485.]]