用Python在点(x,y,z)处评估3-D Hermite_e级数

要在点(x, y, z)处求解3D Hermite_e级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermeval3d()方法。该方法返回由x，y和z的相应值三元组形成的点上的多维多项式的值。

第一个参数是x，y，z。在点(x，y，z)处评估三维级数，其中 x，y 和 z 必须具有相同的形状。如果 x，y 或 z 是列表或元组，则首先会将其转换为ndarray，否则保持不变，如果不是ndarray，则将其视为标量。

第二个参数’C’是按照多项式 i，j，k 的多项式顺序排序的系数数组，多项式系数 i,j,k 的系数包含在c[i,j,k]中。如果C的维度大于3，则其余的索引枚举多个系数集。

步骤

首先，导入所需的库 –

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

创建3d系数数组 –

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

显示数组 –

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

检查维度 –

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, z)处求解3D Hermite_e系列，请使用Python Numpy中的hermite.hermeval3d（）方法 –

print("\nResult...\n",H.hermeval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

示例

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

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

# 显示数组
print("Our Array...\n",c)

# 检查维数
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, z)处求解3D Hermite_e系列，请使用Python Numpy中的hermite.hermeval3d（）方法
print("\nResult...\n",H.hermeval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

输出

Our 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]]]

Dimensions of our Array...
3

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2, 6)

Result...
   [ 212. -2484.]