用Python中的NumPy在点(x,y)上评估二维Hermite数列,并使用三维系数阵列
在这篇文章中,我们将看看如何用Python中的NumPy在一个数组的点x,和y的3维数组上评估一个2维的Hermite数列。
np.hermval2d方法
我们使用Numpy模块中的hermite.hermval2d()函数来评估位置(x, y)的二维Hermite序列。这个函数返回二维多项式的值。x和y坐标是第一个参数,其中x和y必须具有相同的形状,用于评估二维数列。而如果其中任何一个x或y是一个列表或元组,它将被转换为一个数组。如果不是数组,它将被视为一个标量。第二个参数是’C’,它是一个有序的系数数组。在这里,如果’C’的维度大于2,那么其余索引将形成多个系数集。下面是hermval2d的语法。
语法 : np.hermval2d(x, y, deg)
参数 :
- x,y: array_like
- deg: 最高学位列表
返回 s:返回的矩阵是x.shape + (order)。
示例 1:
输出:
例子2 :
输出: