在 Python 中评估笛卡尔积 x、y 和 z 上的三维 Hermite_e 级数

要评估笛卡尔积 x、y 和 z 上的三维 Hermite_e 级数，请在 Python 中使用 hermite.hermegrid3d(x, y, z, c) 方法。该方法返回三维多项式在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点的值。

参数为 x、y、z。三维级数在 x、y 和 z 的笛卡尔积中的点处进行评估。如果 x、y 或 z 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。

参数 c 是一个系数数组，其顺序使得度数为 i、j 的项的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维度大于 2，则其余索引枚举多组系数。如果 c 的维度小于 3，则会隐式地将其形状附加为 1 以使其成为 3 维。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 import hermite_e as H

创建一个 3D 系数数组 -

c = np.arange(16).reshape(2,2,4)

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)

要评估笛卡尔积 x、y 和 z 上的三维 Hermite_e 级数，请在 Python 中使用 hermite.hermegrid3d(x, y, z, c) 方法 -

print("\nResult...\n",H.hermegrid3d([1,2],[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(16).reshape(2,2,4)

# 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_e series on the Cartesian product of x, y and z, use the hermite.hermegrid3d(x, y, z, c) method in Python
print("\nResult...\n",H.hermegrid3d([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]]]

Dimensions of our Array...
3

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2, 4)

Result...
[[[-20. 248.]
[-30. 404.]]

[[-30. 436.]
[-45. 702.]]]

更新于: 2022-02-28

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