数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
时尚研究
法律研究使用Python和二维系数数组评估三维Hermite级数在(x,y,z)点的值
要评估三维Hermite级数在点(x, y, z)的值，请使用Python NumPy中的`hermite.hermval3d()`方法。该方法返回多维多项式在由x、y和z的对应值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，其顺序使得多度为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
创建一个二维系数数组：
c = np.arange(4).reshape(2,2)
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)要评估三维Hermite级数在点(x, y, z)的值，请使用Python NumPy中的`hermite.hermval3d()`方法：
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 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 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]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result... [138. 258.]
更新于：2022年3月3日
67 次浏览
广告