Python 在x，y，z的笛卡尔乘积上评估一个三维多项式

要在x，y，z的笛卡尔乘积上评估一个三维多项式，在Python中使用polynomial.polygrid3d(x，y，z)方法。该方法返回笛卡尔积x和y的点处的二维多项式的值。

第一个参数x，y，z是在笛卡尔乘积x，y和z的点处对三维系列进行评估。如果x，y或z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。

第二个参数c是一个按照顺序排列的系数数组，其中次数为i，j的项的系数包含在c[i，j]中。如果c的维数大于两个，则剩余的索引枚举多个系数集。如果c的维度少于三个，则在其形状上隐式地附加一个。结果的形状将为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.polynomial import polygrid3d

将下面的英文翻译成中文，不解释，保留HTML格式：

创建一个二维系数数组 –

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)

在Python中，要在x、y、z的笛卡尔积上计算3-D多项式，请使用polynomial.polygrid3d(x, y, z)方法。该方法返回笛卡尔积中x和y上的二维多项式在某些点上的值。

print("\nResult...\n",polygrid3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polygrid3d

# 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 3-D polynomial on the Cartesian product of x, y, z, use the polynomial.polygrid3d(x, y, z) method in Python
print("\nResult...\n",polygrid3d([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...
   [[17. 28.]
   [28. 46.]]