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法学使用Python和4D系数数组评估点(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。该方法返回在由 x、y 和 z 中相应值的三个一组构成的点上多维多项式的值。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，其排序方式是多度为 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 4D 系数数组：
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
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)要评估点 (x, y, z) 处的 3D Hermite 级数，请在 Python NumPy 中使用 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 4d array of coefficients
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
# 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
# The method returns the values of the multidimensional polynomial on points formed with triples of corresponding values from x, y, and z.
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]]]
[[[24 25]
[26 27]
[28 29]
[30 31]
[32 33]
[34 35]]
[[36 37]
[38 39]
[40 41]
[42 43]
[44 45]
[46 47]]]]
Dimensions of our Array...
4
Datatype of our Array object...
int64
Shape of our Array object...
(2, 2, 6, 2)
Result...
[[ -8100. 104480.]
[ -8343. 107455.]]
更新于：2022年3月3日
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