在Python中计算三维Hermite级数的值

在点(x, y, z)处计算三维Hermite级数的值，可以使用Python Numpy中的hermite.hermval3d()函数。该函数返回由x、y和z对应值的三元组形成的点上的多维多项式值。第一个参数是x、y、z。三维级数在点(x, y, z)处被求值，x、y和z必须具有相同的形状。如果x、y或z中的任何一个是列表或元组，则首先将其转换为ndarray，否则将其保留不变，如果它不是ndarray，则将其视为标量。

第二个参数C是一个按照多项式系数顺序排序的数组，其中多次项i、j、k的系数包含在c[i, j, k]中。如果c的维数大于3，则剩余的索引枚举多组系数。

步骤

首先，导入所需的库

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

创建一个系数的三维数组

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)

得到形状

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

在点(x，y，z)处计算三维Hermite级数的值，可以使用Python Numpy中的hermite.hermval3d()函数。该函数返回由x、y和z对应值的三元组形成的点上的多维多项式值

print("\nResult...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

例子

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

# 创建一个系数的三维数组
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)

# 得到形状  
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# 在点(x，y，z)处计算三维Hermite级数的值，可以使用Python Numpy中的hermite.hermval3d()函数。该函数返回由x、y和z对应值的三元组形成的点上的多维多项式值  
print("\nResult...\n",H.hermval3d([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...
 [-4050. 52240.]