在Python中计算以x，y和z的笛卡尔积为输入的3D Hermite级数

要在x，y和z的笛卡尔积上计算3D Hermite级数，可以使用Python中的hermite.hermgrid3d(x, y, z, c)方法。该方法返回笛卡尔积中各点上二维多项式的值。

参数为x，y，z。在笛卡尔积中的点上计算三维级数。如果x，y或z是一个列表或元组，它会先转换为ndarray，否则将不变，如果它不是ndarray，则视为标量处理。

参数c是按照以i，j为次数的项的系数（c[i,j]）有序排列的数组。如果c的维度大于两个，剩余的索引将列举多组系数。如果c的维度少于三个，会隐式地添加1使其形成3D的形状。结果的形状将是c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape。

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4维系数数组 −

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

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)

获取形状 –

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

要在x、y和z的笛卡尔积上评估3D的Hermite系列，在Python中使用hermite.hermgrid3d(x, y, z, c)方法 –

print("\nResult...\n",H.hermgrid3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

示例

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

# Create a 4d array of coefficients
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

# 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 3-D Hermite series on the Cartesian product of x, y and z, use the hermite.hermgrid3d(x, y, z, c) method in Python
print("\nResult...\n",H.hermgrid3d([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]]]


   [[[24 25]
   [26 27]
   [28 29]
   [30 31]
   [32 33]
   [34 35]]

   [[36 37]
   [38 39]
   [40 41]
   [42 43]
   [44 45]
   [46 47]]]]

Dimensions of our Array...
4

Datatype of our Array object...
int64

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

Result...
   [[[[ -8100. 32472.]
   [-14148. 56976.]]

   [[-14796. 59832.]
   [-25740. 104480.]]]


   [[[ -8343. 33543.]
   [-14553. 58761.]]

   [[-15201. 61617.]
   [-26415. 107455.]]]]