在 Python 中的点 (x,y) 处评估二维 Hermite_e 系列

要在点 (x, y) 处评估 2D Hermite_e 系列，请使用d()Python Numpy 中的 hermite.hermeval2 方法。该方法返回二维多项式在点处的值，这些点由来自 x 和 y 的对应值对组成。

第一个参数是 x,y。二维序列在点 (x, y) 处计算，其中 x 和 y 必须具有相同的形状。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。

第二个参数 C 是一个有序的系数数组，使得多度 i,j 项的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维度大于两个，则其余索引会枚举多组系数。

脚步

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
fromnumpy.polynomialimport hermite_e as H

创建一个多维系数数组 -

c = np.arange(4).reshape(2,2)

显示数组 -

print("Our Array...\n",c)

检查尺寸 -

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

获取数据类型 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

获得形状 -

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

要在点 (x, y) 评估 2D Hermite_e 系列，请使用d()Python Numpy 中的 hermite.hermeval2 方法 -

print("\nResult...\n",H.hermeval2d([1,2],[1,2],c))

示例

import numpy as np
fromnumpy.polynomialimport hermite_e as H

#创建一个多维系数数组
c = np.arange(4).reshape(2,2)

#显示数组
print("Our Array...\n",c)

#检查尺寸
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

#获取数据类型
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

#获取形状
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

#要在点 (x, y) 评估 2D Hermite_e 系列，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermeval2d() 方法
print("\nResult...\n",H.hermeval2d([1,2],[1,2],c))

Our Array...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
   [ 6. 18.]