评估Python中具有3D系数数组的x和y的笛卡尔积上的2-D Hermite_e系列

要在x和y的笛卡尔积上评估2-D Hermite_e系列，请使用 Python 中的 hermite.hermegrid2d(x, y, c)方法。该方法返回笛卡尔积上的点的二维多项式的值。

参数为 x，y。在笛卡尔积上的点处评估二维数组系列。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。

参数 c 是按照 i，j 度数项的系数排序的数组，这些系数包含在c[i, j]中。如果 c 的维数大于两个，则其余的索引对多个系数集进行枚举。如果 c 的维数少于两个，则隐含地将其形状追加为 2-D。结果的形状将为 c.shape[2:] + x.shape。

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("Array: \n",c)

检查维度-

print("\n我们数组的维度...\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x和y的笛卡尔积上评估2-D Hermite_e系列，请使用 Python 中的 hermite.hermegrid2d(x，y，c)方法。该方法返回笛卡尔积上的点的二维多项式的值-

print("\nResult...\n",H.hermegrid2d([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("Array: \n",c)

# 检查维度-
print("\n我们数组的维度...\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x和y的笛卡尔积上评估2-D Hermite_e系列，请使用 Python 中的 hermite.hermegrid2d(x，y，c)方法。该方法返回笛卡尔积上的点的二维多项式的值-
print("\nResult...\n",H.hermegrid2d([1,2],[1,2], c))

输出：

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]]]

我们数组的维度...
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)

Result...
 [[[ 36. 60.]
  [ 66. 108.]]

 [[ 40. 66.]
 [[ 44.  72.]
  [ 78. 126.]]

 [[ 48.  78.]
  [ 84. 135.]]

 [[ 52.  84.]
  [ 90. 144.]]

 [[ 56.  90.]
  [ 96. 153.]]]