在 Python 中评估点 (x, y, z) 处的 3D 多项式

要评估点 (x, y, z) 处的 3D 多项式，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyval3d() 方法。该方法返回在由 x、y 和 z 中对应值的三个元组形成的点上多维多项式的值。参数为 x、y、z。三维序列在点 (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。

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。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 3D。结果的形状将为 c.shape[3:] + x.shape。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval3d

创建一个 3D 系数数组 -

c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

显示数组 -

print("Our Array...
",c)

检查维度 -

print("
Dimensions of our Array...
",c.ndim)

获取数据类型 -

print("
Datatype of our Array object...
",c.dtype)

获取形状 -

print("
Shape of our Array object...
",c.shape)

要评估点 (x, y, z) 处的 3D 多项式，请使用 polynomial.polyval3d() 方法。该方法返回在由 x、y 和 z 中对应值的三个元组形成的点上多维多项式的值 -

print("
Result...
",polyval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval3d

# Create a 3d array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

# Display the array
print("Our Array...
",c)

# Check the Dimensions
print("
Dimensions of our Array...
",c.ndim)

# Get the Datatype
print("
Datatype of our Array object...
",c.dtype)

# Get the Shape
print("
Shape of our Array object...
",c.shape)

# To evaluate a 3-D polynomial at points (x, y, z), use the polynomial.polyval3d() method in Python Numpy
print("
Result...
",polyval3d([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...
[ 276. 9126.]

更新于: 2022年2月28日

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