在Python中使用NumPy对x和y的笛卡尔乘积的二维赫米特级数进行评估,并使用1d的系数阵列

在Python中使用NumPy对x和y的笛卡尔乘积的二维赫米特级数进行评估,并使用1d的系数阵列

在这篇文章中,我们将讨论如何在Python中使用NumPy对x和y的笛卡尔乘积的2维Hermite数列进行评估,并使用1d的系数阵列。

NumPy.polynomial.hermite.hermgrid2d 方法

Hermite多项式在近似理论中意义重大,因为Hermite节点被用作优化多项式插值的匹配点。为了执行Hermite的笛卡尔积,NumPy提供了一个名为Hermite.hermgrid2d的函数,可以用来评估一维Hermite系列的笛卡尔积。这个函数只有在参数x和y是图元或列表时才将其转换为数组,否则不做任何改变,如果不是数组,则作为标量处理。

语法 : polynomial.hermite.hermgrid2d(x, y, c)

参数 :

  • x,y: array_like
  • c:系数数组

返回:点上的二维多项式是x和y的笛卡尔乘积。

示例 1:

在第一个例子中,让我们考虑一个有5个元素的一维数组c。让我们考虑一个二维数列[1,2],[1,2]来对一维数组进行评估。如图所示,导入必要的包,并传递适当的参数,如下所示。

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite
  
# coefficient array
c = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
  
print(f'The co.efficient array is {c}')
print(f'The shape of the array is {c.shape}')
print(f'The dimension of the array is {c.ndim}D')
print(f'The datatype of the array is {c.dtype}')
  
# evaluating 1d co.eff array with a 2d
# hermite series
res = hermite.hermgrid2d([1, 2], [1, 2], c)
  
# resultant array
print(f'Resultant series ---> {res}')

输出:

The co.efficient array is [1 2 3 4 5]
The shape of the array is (5,)
The dimension of the array is 1D
The datatype of the array is int64
Resultant series ---> [1077. 2259.]

示例 2:

在第一个例子中,让我们考虑一个有10个元素的一维数组c。让我们考虑一个二维数列[2,1],[2,1]来对一维数组进行评估。如图所示,导入必要的包,并传递适当的参数,如下所示。

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite
  
# coefficient array
c = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
  
print(f'The co.efficient array is {c}')
print(f'The shape of the array is {c.shape}')
print(f'The dimension of the array is {c.ndim}D')
print(f'The datatype of the array is {c.dtype}')
  
# evaluating 1d coeff array with a 2d
# hermite series
res = hermite.hermgrid2d([2, 1], [2, 1], c)
  
# resultant array
print(f'Resultant series ---> {res}')

输出:

The co.efficient array is [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
The shape of the array is (10,)
The dimension of the array is 1D
The datatype of the array is int64
Resultant series ---> [-45325. 189045.]

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