在 Python 中，使用一维系数数组来评估二维 Hermite_e 级数中点(x，y)的值

要在点（x，y）处评估二维 Hermite_e 级数，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermeval2d() 方法。 该方法返回由从 x 和 y 中对应值对形成的点的二维多项式的值。

第一个参数是 x，y，将在点（x，y）处评估二维级数，其中 x 和 y 必须具有相同的形状。 如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将保持不变， 如果它不是 ndarray，则将其视为标量。

第二个参数C是按顺序排列的系数数组，因此多项式 i，j 的系数包含在 c [i，j] 中。 如果 c 的维数大于二，则其余指数枚举多个系数集。

步骤

首先，导入所需的库-

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

创建一个一维系数数组-

c = np.array([3,5])

显示该数组-

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

检查尺寸-

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)

要在点（x，y）处评估二维 Hermite_e 级数，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermeval2d() 方法。 该方法返回由从 x 和 y 中对应值对形成的点的二维多项式的值-

print("\nResult...\n",H.hermeval2d([1,2],[1,2],c))

例子

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

# 创建一个一维系数数组
c = np.array([3, 5])

# 显示该数组
print("Our Array...\n",c)

# 检查尺寸
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)

# 要在点（x，y）处评估二维 Hermite_e 级数，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermeval2d() 方法
print("\nResult...\n",H.hermeval2d([1,2],[1,2],c))

输出

Our Array...
    [3 5]

Dimensions of our Array...
    1

Datatype of our Array object...
    int64

Shape of our Array object...
    (2,)

Result...
    [21. 34.]