Để đánh giá chuỗi Hermite 2D trên tích Descartes của x và y, sử dụng phương thức hermite.hermgrid2d(x, y, c) trong Python. Phương thức trả về giá trị của đa thức hai chiều tại các điểm trong tích Descartes của x và y.
Các tham số là x, y. Da thức hai chiều được đánh giá tại các điểm trong tích Descartes của x và y. Nếu x hoặc y là danh sách hoặc tuple, nó đầu tiên được chuyển đổi thành ndarray, ngược lại nó giữ nguyên và nếu không phải ndarray, nó được coi là vô hướng.
Tham số c là mảng hệ số được sắp xếp sao cho hệ số cho các hạng tử bậc i, j nằm trong c[i, j]. Nếu c có chiều lớn hơn hai, các chỉ số còn lại liệt kê nhiều tập hệ số. Nếu c có ít hơn hai chiều, các 1 được ngầm thêm vào hình dạng để làm nó thành 2D. Hình dạng kết quả sẽ là c.shape[2:] + x.shape.
Các bước thực hiện
Nhập thư viện cần thiết:
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
Tạo mảng 3D hệ số:
c = np.arange(24).reshape(2, 2, 6)
Hiển thị mảng:
print("Mảng của chúng ta...\n", c)
Kiểm tra số chiều:
print("\nSố chiều của mảng...\n", c.ndim)
Lấy kiểu dữ liệu:
print("\nKiểu dữ liệu của đối tượng mảng...\n", c.dtype)
Lấy hình dạng:
print("\nHình dạng của đối tượng mảng...\n", c.shape)
Đánh giá chuỗi Hermite 2D:
print("\nKết quả...\n", H.hermgrid2d([1, 2], [1, 2], c))
Ví dụ hoàn chỉnh
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# Tạo mảng 3D hệ số
c = np.arange(24).reshape(2, 2, 6)
# Hiển thị mảng
print("Mảng của chúng ta...\n", c)
# Kiểm tra số chiều
print("\nSố chiều của mảng...\n", c.ndim)
# Lấy kiểu dữ liệu
print("\nKiểu dữ liệu của đối tượng mảng...\n", c.dtype)
# Lấy hình dạng
print("\nHình dạng của đối tượng mảng...\n", c.shape)
# Đánh giá chuỗi Hermite 2D
print("\nKết quả...\n", H.hermgrid2d([1, 2], [1, 2], c))
Kết quả đầu ra
Mảng của chúng ta... [[[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] [[12 13 14 15 16 17] [18 19 20 21 22 23]]] Số chiều của mảng... 3 Kiểu dữ liệu của đối tượng mảng... int64 Hình dạng của đối tượng mảng... (2, 2, 6) Kết quả... [[[108. 192.] [204. 360.]] [[117. 207.] [219. 385.]] [[126. 222.] [234. 410.]] [[135. 237.] [249. 435.]] [[144. 252.] [264. 460.]] [[153. 267.] [279. 485.]]]