使用 Python 中的点坐标浮点数组生成 Hermite 多项式的伪 Vandermonde 矩阵
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要生成 Hermite 多项式的伪 Vandermonde 矩阵，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermvander2d()。该方法返回伪 Vandermonde 矩阵。参数 x、y 是点坐标数组，所有点坐标的形状都相同。dtype 将转换为 float64 或 complex128，具体取决于是否有任何元素是复数。标量将转换为一维数组。参数 deg 是 [x_deg, y_deg] 形式的最大度数列表。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
使用 numpy.array() 方法 − 创建点坐标数组，所有数组的形状相同
x = np.array([0.1, 1.4]) y = np.array([1.7, 2.8])
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)
检查两个数组的维度 −
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 多项式的伪 Vandermonde 矩阵，请使用 Python Numpy − 中的 hermite.hermvander2d()
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\n结果...\n",H.hermvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# 创建数组点坐标，所有点坐标均使用 numpy.array() 方法具有相同的形状
x = np.array([0.1, 1.4])
y = np.array([1.7, 2.8])
# 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)
# 检查两个数组的维度
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 多项式的伪 Vandermonde 矩阵，请使用 Python Numpy 中的 hermite.hermvander2d()
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\n结果...\n",H.hermvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))
输出
Array1...
[0.1 1.4]
Array2...
[1.7 2.8]
Array1 datatype...
float64
Array2 datatype...
float64
Dimensions of Array1...
1
Dimensions of Array2...
1
Shape of Array1...
(2,)
Shape of Array2...
(2,)
结果...
[[ 1.0000000e+00 3.4000000e+00 9.5600000e+00 1.8904000e+01
2.0000000e-01 6.8000000e-01 1.9120000e+00 3.7808000e+00
-1.9600000e+00 -6.6640000e+00 -1.8737600e+01 -3.7051840e+01]
[ 1.0000000e+00 5.6000000e+00 2.9360000e+01 1.4201600e+02
2.8000000e+00 1.5680000e+01 8.2208000e+01 3.9764480e+02
5.8400000e+00 3.2704000e+01 1.7146240e+02 8.2937344e+02]]
