Python 使用一维系数数组来计算在点（x，y）处的2D Hermite级数

在Python中，使用一维系数数组来计算在点（x，y）处的2D Hermite级数

为了在点（x，y）处计算2D Hermite级数，可以使用Python中的numpy库中的hermite.hermval2d()方法。该方法返回由x和y的相应值对形成的点上的二维多项式的值。

第一个参数是x，y。要评估二维级数的点是（x，y），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，它首先被转换为ndarray，否则保持不变，如果它不是ndarray，则被视为标量。第二个参数C是一个以使多项式i，j的系数包含在c[i，j]中的顺序排列的系数数组。如果c的维数大于两个，则其余索引枚举多个系数集。

步骤

首先，导入所需的库-

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

创建一个一维系数数组 −

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系列，请使用Python中的hermite.hermval2d()方法

Numpy−

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 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 series at points (x, y), use the hermite.hermval2d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval2d([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...
   [ 59. 105.]