在 Python 中用一维系数数组计算笛卡尔积 x 和 y 上的 2D Hermite 级数

要在笛卡尔积 x 和 y 上计算 2D Hermite 级数，请在 Python 中使用 hermite.hermgrid2d(x， y，c) 方法。该方法返回笛卡尔积 x 和 y 上点的二维多项式值。

参数是 x，y。二维系列在笛卡尔积 x 和 y 上的点处进行评估。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将其保留不变，并且如果它不是 ndarray，则将其视为标量。

参数 c 是有序的系数数组，所以 i，j 度的项的系数包含在 c [i，j] 中。如果 c 的维数大于二，则其余的索引枚举多个系数集。如果 c 的维数少于两个维度，则隐含地向其形状附加了一个维度，使其为 2D。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 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)

检查数组的维度 –

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

获取该数组的数据类型 –

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

获取该数组的形状 –

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

要在笛卡尔积 x 和 y 上计算 2D Hermite 级数，请在 Python 中使用 hermite.hermgrid2d(x， y，c) 方法。该方法返回笛卡尔积 x 和 y 上点的二维多项式值 –

print("\nResult...\n",H.hermgrid2d([1,2],[1,2], c))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite 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)

# 检查数组的维度
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# 获取该数组的数据类型
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# 获取该数组的形状
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# 要在笛卡尔积 x 和 y 上计算 2D Hermite 级数，请在 Python 中使用 hermite.hermgrid2d(x, y, c) 方法
print("\nResult...\n",H.hermgrid2d([1,2],[1,2], c))

输出结果

Our Array...
   [3 5]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

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

Result...
   [ 59. 105.]