在 Python 中评估点 (x,y,z) 处的 3D Hermite 级数

要评估点 (x, y, z) 处的 3D Hermite 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermval3d() 方法。该方法返回多维多项式在由 x、y 和 z 的对应值的三元组形成的点上的值。第一个参数是 x、y、z。三维级数在点 (x, y, z) 处进行评估，其中 x、y 和 z 必须具有相同的形状。如果 x、y 或 z 中的任何一个是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将其保持不变，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、k 的项的系数包含在 c[i,j,k] 中。如果 c 的维度大于 3，则其余索引枚举多个系数集。

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 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)

要评估点 (x, y, z) 处的 3D Hermite 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermval3d() 方法。该方法返回多维多项式在由 x、y 和 z 的对应值的三元组形成的点上的值 -

print("\nResult...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite 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 3D Hermite series at points (x, y, z), use the hermite.hermval3d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval3d([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 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...
   [-4050. 52240.]

更新于: 2022-03-03

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