Đánh giá chuỗi Hermite 2-D tại các điểm (x, y) với mảng hệ số 3D trong Python

Để đánh giá chuỗi Hermite 2D tại các điểm (x, y), hãy sử dụng phương thức hermite.hermval2d () trong PythonNumpy. Phương thức trả về các giá trị của đa thức hai chiều tại các điểm được tạo thành với các cặp giá trị tương ứng từ x và y.

Tham số đầu tiên là x, y. Chuỗi hai chiều được đánh giá tại các điểm (x, y), trong đó x và ym phải có cùng hình dạng. Nếu x hoặc y là một danh sách hoặc một bộ, thì trước tiên nó được chuyển đổi thành một mảng, nếu không nó sẽ không thay đổi và nếu nó không phải là một mảng thì nó được coi là một đại lượng vô hướng.

Tham số thứ 2, C, là một mảng các hệ số được sắp xếp sao cho hệ số của số hạng của đa thức, j được chứa trong c [i, j]. Nếu c có thứ nguyên lớn hơn hai chỉ số còn lại liệt kê nhiều bộ hệ số.

Các bước

Đầu tiên, hãy nhập thư viện được yêu cầu -

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

Tạo một mảng hệ số 3D -

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

Hiển thị mảng -

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

Kiểm tra các thứ nguyên -

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

Lấy Datatype -

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

Lấy hình dạng -

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

Để đánh giá chuỗi Hermite 2D tại các điểm (x, y), hãy sử dụng phương thức hermite.hermval2d () -

print("\nResult...\n",H.hermval2d([1,2],[1,2],c))

Ví dụ

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 2D Hermite series at points (x, y), use the hermite.hermval2d() method in Python Numpy
# The method returns the values of the two dimensional polynomial at points formed with pairs of corresponding values from x and y.
print("\nResult...\n",H.hermval2d([1,2],[1,2],c))

Đầu ra

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...
   [[108. 360.]
   [117. 385.]
   [126. 410.]
   [135. 435.]
   [144. 460.]
   [153. 485.]]