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法学研究使用 Python 中的 3D 系数数组评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维 Hermite_e 级数
要评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维 Hermite_e 级数，请使用 Python 中的 hermite.hermegrid2d(x, y, c) 方法。该方法返回二维多项式在 x 和 y 的笛卡尔积中的点的值。
参数为 x、y。二维级数在 x 和 y 的笛卡尔积中的点处进行评估。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将其保持不变，并且如果它不是 ndarray，则将其视为标量。
参数 c 是系数数组，其排序方式是 i、j 次项的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维度大于二维，则其余索引枚举多个系数集。如果 c 的维度小于二维，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为二维。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_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)要评估 x 和 y 的笛卡尔积上的二维 Hermite_e 级数，请使用 Python 中的 hermite.hermegrid2d(x, y, c) 方法。该方法返回二维多项式在 x 和 y 的笛卡尔积中的点的值：
print("\nResult...\n",H.hermegrid2d([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 2-D Hermite_e series on the Cartesian product of x and y, use the hermite.hermegrid2d(x, y, c) method in Python
print("\nResult...\n",H.hermegrid2d([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. 60.] [ 66. 108.]] [[ 40. 66.] [ 72. 117.]] [[ 44. 72.] [ 78. 126.]] [[ 48. 78.] [ 84. 135.]] [[ 52. 84.] [ 90. 144.]] [[ 56. 90.] [ 96. 153.]]]
更新于：2022年3月10日
浏览量：115
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