在Python中使用三维系数数组求解点(x,y)上的二维Hermite级数
在点(x, y)处求解二维Hermite级数可以使用Python Numpy中的hermite.hermval2d()方法。该方法返回由来自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(x,y)处求解二维级数,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,那么将其视为标量。
第二个参数C是按顺序排列的系数数组,其中多项式i,j的系数包含在c[i,j]中。如果C具有大于2的维数,则剩下的索引枚举多组系数。
步骤
首先,导入所需库
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
创建一个三维系数数组
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
显示数组
print("我们的数组...\n",c)
检查维数
print("\n我们的数组维数...\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)
使用hermite.hermval2d()方法在点(x,y)处求解二维Hermite级数
print("\n结果...\n",H.hermval2d([1,2],[1,2],c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# 创建一个三维系数数组
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)
# 检查维数
print("\n我们的数组维数...\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)
# 使用hermite.hermval2d()方法在点(x,y)处求解二维Hermite级数
print("\n结果...\n",H.hermval2d([1,2],[1,2],c))
输出结果
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]]]
我们的数组维数...
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...
[[108. 360.]
[117. 385.]
[126. 410.]
[135. 435.]
[144. 460.]
[153. 485.]]