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法学研究使用Python和二维系数数组评估(x, y, z)点的三维多项式
要评估(x, y, z)点的三维多项式，请使用Python Numpy中的polynomial.polyval3d()方法。该方法返回在由x、y和z的对应值的三元组组成的点上多维多项式的值。
参数为x、y、z。三维序列在(x, y, z)点处进行评估，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。
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，使其成为3维。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(x, y, z)点的三维多项式，请使用polynomial.polyval3d()方法：
print("\nResult...\n",polyval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval3d
# 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 3-D polynomial at points (x, y, z), use the polynomial.polyval3d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",polyval3d([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... [24. 42.]
更新于：2022年3月1日
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