在Python中计算笛卡尔积 x、y 和 z 上的三维 Hermite 级数

要计算笛卡尔积 x、y 和 z 上的三维 Hermite 级数，请使用 Python 中的 hermite.hermgrid3d(x, y, z, c) 方法。该方法返回在笛卡尔积 x、y 和 z 中的点处的三维多项式的值。

参数是 x、y、z，而三维级数在笛卡尔积 x、y 和 z 的点上进行评估。如果 x、y 或 z 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将其保留不变，并且如果它不是 ndarray，则将其视为标量。

参数 c 是一个按顺序排列的系数数组，使得 i，j 度数的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维数大于 2，则其余索引枚举多个系数集。如果 c 的维数少于三个，则隐式附加其形状以使其成为三维的。结果的形状将是 c.shape[3:]+x.shape+y.shape+z.shape。

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(16).reshape(2,2,4)

显示数组 –

print("我们的数组...\n",c)

检查维度 –

print("\n我们的数组维度...\n",c.ndim)

获取数据类型 –

print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

获取形状 –

print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

要在笛卡尔积 x、y 和 z 上评估三维 Hermite 级数，请使用 hermite.hermgrid3d(x, y, z, c) 方法 –

print("\n结果...\n",H.hermgrid3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

示例

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(16).reshape(2,2,4)

# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)

# 检查维度
print("\n我们的数组维度...\n",c.ndim)

# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)

# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)

# 在笛卡尔积 x、y 和 z 上评估三维 Hermite 级数，请使用 hermite.hermgrid3d(x, y, z, c) 方法
print("\n结果...\n",H.hermgrid3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

输出

我们的数组...
   [[[ 0 1 2 3]
   [ 4 5 6 7]]

   [[ 8 9 10 11]
   [12 13 14 15]]]

我们的数组维度...
3

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, 4)

结果...
   [[[ 18. 5616.]
   [ 38. 9832.]]

   [[ 46. 10304.]
   [[ 90. 17960.]]]