在 Python 中生成 Hermite_e 多项式的伪范德蒙矩阵

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要生成 Hermite_e 多项式的伪 Vandermonde 矩阵，请使用d()Python Numpy 中的 hermite_e.hermevander2。该方法返回伪范德蒙矩阵。参数 x, y 是一个点坐标数组，都是相同的形状。dtypes 将转换为 float64 或 complex128，具体取决于任何元素是否复杂。标量被转换为一维数组。参数 deg 是 [x_deg, y_deg] 形式的最大度数列表。

脚步

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
fromnumpy.polynomialimport hermite as H

使用以下方法创建点坐标数组，所有形状都相同-numpy.array()

x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])

显示数组 -

print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

显示数据类型 -

print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

检查两个阵列的尺寸 -

print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

检查两个阵列的形状 -

print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

要生成 Hermite_e 多项式的伪 Vandermonde 矩阵，请使用d()Python Numpy 中的 hermite_e.hermevander2 -

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermevander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

示例

import numpy as np
fromnumpy.polynomialimport hermite_e as H
#使用 numpy.array() 方法创建所有相同形状的点坐标数组
x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])
#显示数组
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
#显示数据类型
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
#检查两个数组的尺寸
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
#检查两个数组的形状
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
#要生成 Hermite_e 多项式的伪 Vandermonde 矩阵，请使用 Python Numpy 中的 hermite_e.hermevander2d()
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermevander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))
输出结果
Array1...
   [1 2]
Array2...
   [3 4]
Array1 datatype...
int64
Array2 datatype...
int64
Dimensions of Array1...
1
Dimensions of Array2...
1
Shape of Array1...
(2,)
Shape of Array2...
(2,)
Result...
   [[ 1. 3. 8. 18. 1. 3. 8. 18. 0. 0. 0. 0.]
   [ 1. 4. 15. 52. 2. 8. 30. 104. 3. 12. 45. 156.]]

以上是 在 Python 中生成 Hermite_e 多项式的伪范德蒙矩阵 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/297244.html

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