在Python中使用4D系数数组计算3D Hermite级数所需的点（x，y，z）

要在点（x，y，z）处计算3D Hermite级数，请使用Python Numpy中的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。第一个参数是x，y，z。三维系列在点（x，y，z）处计算，其中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是一个系数数组，其顺序使得多次项i，j，k的系数包含在c [i，j，k]中。如果c的尺寸大于3，则余下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4D系数数组 –

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

显示数组 –

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

检查尺寸 –

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）处计算3D Hermite级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermval3d（）方法 –

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

示例

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

# 创建一个4D系数数组
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

# 显示数组
print("Our Array...\n",c)

# 检查尺寸
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）处计算3D Hermite级数，请使用Python Numpy中的hermite.hermval3d（）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。
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]]]


    [[[24 25]
    [26 27]
    [28 29]
    [30 31]
    [32 33]
    [34 35]]

   [[36 37]
    [38 39]
    [40 41]
    [42 43]
    [44 45]
    [46 47]]]]

Dimensions of our Array...
4

Datatype of our Array object...
int64

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

Result...
   [[ -8100. 104480.]
   [ -8343. 107455.]]