在Python中使用具有3D系数数组的hermite_e方法在点(x，y)处评估2-D Hermite_e级数

在点(x，y)处评估2D Hermite_e级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermeval2d()方法。该方法返回由x和y的对应值对形成的点上的二维多项式的值。

第一个参数是x，y。在点(x，y)处计算二维级数，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，否则保持不变，如果它不是ndarray，则将其视为标量。

第二个参数C是一系数数组，按顺序排列，使得多项式的多项式i，j的系数包含在c[i，j]中。如果c的维度大于两个，则其余索引枚举多组系数。

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3D系数数组-

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

显示数组-

print("我们的数组...\n",c)

检查维度-

print("\n我们的数组维度...\n",c.ndim)

获取数据类型-

print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

获取形状-

print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

要在点(x，y)处评估2D Hermite_e级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermeval2d()方法-

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

示例

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

#创建一个3D系数数组
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

#显示数组
print("我们的数组...\n",c)

#检查维度
print("\n我们的数组维度...\n",c.ndim)

#获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

#获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

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

输出

我们的数组...
[[[ 0  1  2  3  4  5]
  [ 6  7  8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15 16 17]
  [18 19 20 21 22 23]]]

我们的数组维度...
3

我们的数组对象的数据类型...
int64

我们的数组对象的形状...
(2, 2, 6)

结果...
 [[ 36. 108.]
 [ 40. 117.]
 [ 44. 126.]
 [ 48. 135.]
 [ 52. 144.]
 [ 56. 153.]]