使用 Python 中的一维系数数组在点 (x,y) 处评估二维 Hermite_e 序列
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要评估点 (x, y) 处的二维 Hermite_e 序列，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermeval2d() 方法。该方法返回由 x 和 y 的对应值对形成的点处的二维多项式的值。
第一个参数是 x,y。在点 (x, y) 处评估二维序列，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，如果不是 ndarray，则将其视为标量。
第二个参数 C 是一个按顺序排列的系数数组，以便多度项 i,j 的系数包含在 c[i,j] 中。如果 c 的维度大于 2，则其余索引枚举多组系数。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as Hp>创建一维系数数组 −
c = np.array([3, 5])
显示数组 −
print("我们的数组...\n",c)
检查维度 −
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
获取形状 −
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
要评估点 (x, y) 处的二维 Hermite_e 系列，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermeval2d() 方法。该方法返回由 x 和 y 的对应值对形成的点处的二维多项式的值 −
print("\n结果...\n",H.hermeval2d([1,2],[1,2],c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# 创建一维系数数组
c = np.array([3, 5])
# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)
# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
# 要在点 (x, y) 处评估 2D Hermite_e 系列，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermeval2d() 方法
print("\n结果...\n",H.hermeval2d([1,2],[1,2],c))
输出
我们的数组... [3 5] 我们的数组的维度... 1 我们的数组对象的数据类型... int64 我们的数组对象的形状... (2,) 结果... [21. 34.]
