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 npfromnumpy.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输出结果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.]
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