在Python中使用一维系数数组在x和y的Cartesian乘积上评估二维Hermite级数

要在x和y的Cartesian乘积上评估二维Hermite级数，可以使用Python中的hermite.hermgrid2d(x, y, c)方法。该方法返回Cartesian乘积中点的二维多项式的值。

参数是x和y。在x和y的Cartesian乘积中的点上评估二维级数。如果x或y是一个列表或元组，则首先将其转换为ndarray，否则保持不变，如果它不是ndarray，则将其视为标量。

参数c是一个按照i，j次数的系数数组，这些系数被包含在c[i,j]中。如果c的维数大于两个，则其余的索引将枚举多个系数集合。如果c的维数少于两个，那么会自动将其形状追加为2-D。结果的形状将为c.shape[2:] + x.shape。

步骤

首先，导入所需的库−

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

创建一个系数的一维数组 −

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 x 和 y 的笛卡尔积上评估一个二维 Hermite 级数，可以使用 Python 中的 hermite.hermgrid2d(x, y, c) 方法。该方法返回在 x 和 y 的笛卡尔积中的点上的二维多项式的值 –

print("\nResult...\n",H.hermgrid2d([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 2-D Hermite series on the Cartesian product of x and y, use the hermite.hermgrid2d(x, y, c) method in Python
print("\nResult...\n",H.hermgrid2d([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.]