在Python中使用2D系数数组对点(x,y,z)评估3D Hermite级数

要在点(x, y, z)处评估3D Hermite级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermval3d()方法。该方法返回由x、y和z的相应值组成的点上多维多项式的值。

第一个参数为x、y和z。三维级数在点(x, y, z)处进行评估，其中x、y和z的形状必须相同。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是一个按照多重度i、j、k的多项式系数排列的数组，其中多重度i、j、k的系数包含在c[i,j,k]中。如果c的维数大于3，则其余索引枚举多组系数。

步骤

首先，导入所需的库 –

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

创建一个系数的二维数组 −

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)

获得形状 –

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

要在点（x，y，z）处评估3D Hermite系列，可以使用Python Numpy中的hermite.hermval3d()方法。

print("\nResult...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite 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 series at points (x, y, z), use the hermite.hermval3d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval3d([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...
   [138. 258.]