用Python中的2D系数数组在点（x，y，z）处评估3D Hermite级数

要在点（x，y，z）处评估3D Hermite级数，请使用Python Numpy的hermite.hermval3d（）方法。 该方法返回多维多项式在由x，y和z的相应值三元组形成的点上的值。

第一个参数为x，y，z。 在点（x，y，z）处评估三维系列，其中x，y和z必须具有相同的形状。 如果x，y或z中有任何一个是列表或元组，则首先将其转换为ndarray，否则保持不变，如果它不是ndarray，则将其视为标量。

第二个参数C是一个数组，其顺序排列，以便多项式的多项式i，j，k的系数包含在c [i，j，k]中。 如果c的维数大于3，则其余索引枚举多套系数。

步骤

首先，导入所需的库-

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

创建2D系数数组-

c = np.arange(4).reshape(2,2)

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）处评估3D Hermite级数，请使用Python Numpy的hermite.hermval3d（）方法-

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2D系数数组
c = np.arange(4).reshape(2,2)

#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）处评估3D Hermite级数，请使用Python Numpy的hermite.hermval3d（）方法
print("\nResult...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

输出

我们的数组...
    [[0 1]
 [2 3]]

我们的数组的尺寸...
2

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)

结果...
[138. 258.]