在Python中对点(x, y)进行二维多项式的评估

我们使用polynomial.polyval2d()，它是Python中的一个numpy函数，用来评估位置(x, y)上的二维多项式。该技术返回给定的二维多项式在x和y对产生的地方的值。x和y是参数。在点（x，y）上，二维数列被评估，其中x和y必须有相同的形式。如果x或y是一个列表或元组，它首先被转换为ndarray，否则，它保持不被修改，如果它不是ndarray，则被视为一个标量。

参数’Arr’是一个系数数组，经过排序，Arr[i,j]包含多度i,j的项的系数。如果’Arr’的维度大于2，其余的指数列举了众多的系数集。如果’Arr’的形式小于二维，则隐含地加入1，使其成为二维。Arr .shape[2:] + x.shape是结果的形状。

以下是在点(x,y)评估二维多项式的步骤：

第1步：导入NumPy和polyval2d库，如下图所示。

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval2d

步骤2：现在我们必须创建一个多维的系数数组’Arr’，如下图所示。

Arr = np.arange(4).reshape(2,2)

步骤3：定义x和y（我们评估二维多项式的点），如下所示。

x = [1,2]
y = [2,3]

步骤3：使用polynomial.polyval2d()函数在位置(x, y)评估一个二维多项式，如下图所示。

print("Result : \n",polyval2d(x,y, Arr))

例子1 :

# importing numpy and polyval2d
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval2d
 
# Create a multidimensional array of
# coefficients or a matrix
Arr = np.matrix([[4, 2], [6, 3]])
 
# Defining x and y
x = [2, 3]
y = [1, 2]
 
# in order to evaluate a 2-D polynomial
# at points (x, y), we are using the
# polynomial.polyval2d() method in Python
# Numpy
print(polyval2d(x, y, Arr))

输出 :

[24. 44.]

例子2 :

# import polyval2d from numpy
from numpy.polynomial.polynomial import polyval2d
 
# create a 2 dimensional array
# of coefficient or a matrix
Arr = [[4,2], [6,3]]
 
# evaluate the 2D polynomial at
# point (x,y) using polyval2d
# function and print the result
print(polyval2d([2,3],[1,2],Arr))