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法律研究使用 Python 中的 3D 系数数组在点 (x,y) 处评估二维 Hermite_e 级数
为了在点 (x, y) 处评估二维 Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermeval2d() 方法。该方法返回在由 x 和 y 中对应值的配对形成的点处二维多项式的值。
第一个参数是 x,y。二维级数在点 (x, y) 处计算，其中 x 和 y 必须具有相同的形状。如果 x 或 y 是列表或元组，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 是一个系数数组，其排序方式使得多度为 i,j 的项的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维度大于二维，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_e as H
创建一个 3D 系数数组 -
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
显示数组 -
print("Our Array...\n",c)检查维度 -
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)为了在点 (x, y) 处评估二维 Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermeval2d() 方法 -
print("\nResult...\n",H.hermeval2d([1,2],[1,2],c))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# Create a 3D array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
# 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_e series at points (x, y), use the hermite.hermeval2d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermeval2d([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]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2, 6) Result... [[ 36. 108.] [ 40. 117.] [ 44. 126.] [ 48. 135.] [ 52. 144.] [ 56. 153.]]
更新于: 2022-03-08
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