ในการสร้างเมทริกซ์ Vandermonde เทียมของพหุนาม Hermite_e ให้ใช้ thehermite_e.hermevander2d() ใน Python Numpy เมธอดจะคืนค่า pseudo-Vandermondematrix พารามิเตอร์ x, y คืออาร์เรย์ของพิกัดจุด ซึ่งมีรูปร่างเหมือนกันทั้งหมด dtypes จะถูกแปลงเป็น float64 หรือ complex128 ขึ้นอยู่กับว่าองค์ประกอบใดที่ซับซ้อน สเกลาร์จะถูกแปลงเป็นอาร์เรย์ 1-D พารามิเตอร์ deg คือรายการองศาสูงสุดของรูปแบบ [x_deg, y_deg]
ขั้นตอน
ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
สร้างอาร์เรย์ของพิกัดจุด รูปร่างเดียวกันทั้งหมดโดยใช้วิธี numpy.array() -
x = np.array([1, 2]) y = np.array([3, 4])
แสดงอาร์เรย์ -
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y) แสดงประเภทข้อมูล -
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype) ตรวจสอบขนาดของอาร์เรย์ทั้งสอง -
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim) ตรวจสอบรูปร่างของอาร์เรย์ทั้งสอง -
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape) ในการสร้างเมทริกซ์ Vandermonde เทียมของพหุนาม Hermite_e ให้ใช้ thehermite_e.hermevander2d() ใน Python Numpy -
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermevander2d(x,y, [x_deg, y_deg])) ตัวอย่าง
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])
# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
# Check the Dimensions of both the array
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
# Check the Shape of both the array
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
# To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Hermite_e polynomial, use the hermite_e.hermevander2d() in Python Numpy
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermevander2d(x,y, [x_deg, y_deg])) ผลลัพธ์
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.]]
