使用 Python 中的四维系数数组在点 (x,y,z) 处评估 3-D Hermite 级数
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要评估点 (x, y, z) 处的 3D Hermite 级数，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermval3d() 方法。该方法返回由 x、y 和 z 的对应值三元组构成的点上的多维多项式的值。第一个参数是 x、y、z。在点 (x, y, z) 处评估三维级数，其中 x、y 和 z 必须具有相同的形状。如果 x、y 或 z 中的任何一个是列表或元组，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、k 的系数包含在 c[i,j,k] 中。如果 c 的维度大于 3，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 as H
创建一个四维系数数组 −
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
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, z) 处评估 3D Hermite 级数，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermval3d() 方法 −
print("\n结果...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# 创建一个四维系数数组
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
# 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, z) 处评估 3D Hermite 级数，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermval3d() 方法
# 该方法返回由 x、y 和 z 的对应值三元组形成的点上的多维多项式的值。
print("\n结果...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))
输出
我们的数组...
[[[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]
[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11]]
[[12 13]
[14 15]
[16 17]
[18 19]
[20 21]
[22 23]]]
[[[24 25]
[26 27]
[28 29]
[30 31]
[32 33]
[34 35]]
[[36 37]
[38 39]
[40 41]
[42 43]
[44 45]
[46 47]]]]
我们的数组的维度...
4
我们的数组对象的数据类型...
int64
我们的数组对象的形状...
(2, 2, 6, 2)
结果...
[[ -8100. 104480.]
[ -8343. 107455.]]
