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使用NumPy Python在点(x,y)上评估一个二维Hermite数列

使用NumPy Python在点(x,y)上评估一个二维Hermite数列

在这篇文章中，我们将在Numpy中使用python评估点（x,y）的二维Hermite数列。

hermite.hermval2d 方法

在Python中，为了用一个多维系数数组在x点评估一个Hermite数列，NumPy提供了一个叫做hermite.hermval()的函数，但是为了评估二维Hermite数列，hermite.hermval2d()被用来在(x,y)点评估一个二维Hermite数列。其中coefficient_array是输入NumPy数组的系数，点被称为x和y。所以我们必须提供两个列表，使每个列表都有一个x点和y点。第二个参数是一个NumPy数组的系数排序。

语法 : hermite.hermval2d(x,y,c)

参数:

  • x,y: 类似数组的，兼容的对象
  • c:系数的数组。

返回：点上的二维多项式的值。

示例 1:

在这个例子中，我们正在创建一个有5个系数的NumPy数组来评估Hermite数列在[3,4],[1,2]点的情况。通过使用ndim，我们得到了总的维数，而使用shape，我们返回数组的形状。

# import numpy module
import numpy
  
# import hermite
from numpy.polynomial import hermite
  
# Create 1d array of 5 elements
coefficient_array = numpy.array([45, 67, 54, 53, 15])
  
# Display
print(coefficient_array)
  
# display the Dimensions
print(coefficient_array.ndim)
  
# display Shape
print(coefficient_array.shape)
  
# Evaluate a 2D hermite series at points
# (x,y) - [3,4],[1,2]
print(hermite.hermval2d([3, 4], [1, 2], coefficient_array))
Python

输出:

[45 67 54 53 15]
1
(5,)
[182205. 339447.]
Python

示例 2:

在这个例子中，我们正在创建一个有6个系数的NumPy数组，并在[1,4],[1,2]点评估Hermite系列。通过使用ndim，我们得到了总的维数，而使用shape，我们返回数组的形状。

# import numpy module
import numpy
  
# import hermite
from numpy.polynomial import hermite
  
# Create 1d array of 6 elements
coefficient_array = numpy.array([45, 67, 54, 53, 67, 15])
  
# Display
print(coefficient_array)
  
# display the Dimensions
print(coefficient_array.ndim)
  
# display Shape
print(coefficient_array.shape)
  
# Evaluate a 2D hermite series at points
# (x,y) - [1,4],[1,2]
print(hermite.hermval2d([1, 4], [1, 2], coefficient_array))
Python

输出:

[45 67 54 53 67 15]
1
(6,)
[1193457. 2388299.]
Python

示例 3:

在这个例子中，我们正在创建一个2D的NumPy数组，每个数组有3个系数，并在[1,4],[1,2]点评估Hermite系列。通过使用ndim，我们得到了总的维数，而使用shape，我们返回数组的形状。

# import numpy module
import numpy
  
# import hermite
from numpy.polynomial import hermite
  
# Create 2d array of 3 elements each
coefficient_array = numpy.array([[45, 67, 54],
                                 [53, 67, 15]])
  
# Display
print(coefficient_array)
  
# display the Dimensions
print(coefficient_array.ndim)
  
# display Shape
print(coefficient_array.shape)
  
# Evaluate a 2D hermite series at points
# (x,y) - [1,4],[1,2]
print(hermite.hermval2d([1, 4], [1, 2], coefficient_array))
Python

输出:

[[45 67 54]
 [53 67 15]]
2
(2, 3)
[ 721. 5317.]
Python

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