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.]