ในการประเมินซีรีย์ 2D Hermite ที่จุด (x, y) ให้ใช้เมธอด hermite.hermval2d() ใน PythonNumpy วิธีการส่งกลับค่าของพหุนามสองมิติที่จุดที่เกิดขึ้นพร้อมกับค่าที่สัมพันธ์กันจาก x และ y
พารามิเตอร์ที่ 1 คือ x,y อนุกรมสองมิติถูกประเมินที่จุด (x, y) โดยที่ x และ ymust มีรูปร่างเหมือนกัน หาก x หรือ y เป็นรายการหรือทูเพิล จะถูกแปลงเป็น ndarray ก่อน มิฉะนั้นจะไม่มีการเปลี่ยนแปลง และหากไม่ใช่ ndarray จะถือว่าเป็นสเกลาร์
พารามิเตอร์ตัวที่ 2 C คืออาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์ที่เรียงลำดับเพื่อให้สัมประสิทธิ์ของพจน์ของ multidegreei,j อยู่ใน c[i,j] ถ้า c มีขนาดมากกว่าสองดัชนีที่เหลือจะแจกแจงค่าสัมประสิทธิ์หลายชุด
ขั้นตอน
ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
สร้างอาร์เรย์ 3 มิติของสัมประสิทธิ์ -
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
แสดงอาร์เรย์ -
print("Our Array...\n",c) ตรวจสอบขนาด -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim) รับประเภทข้อมูล -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype) รับรูปร่าง -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape) ในการประเมินอนุกรม 2D Hermite ที่จุด (x, y) ให้ใช้วิธี hermite.hermval2d() -
print("\nResult...\n",H.hermval2d([1,2],[1,2],c)) ตัวอย่าง
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# Create a 3D array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
# Display the array
print("Our Array...\n",c)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
# To evaluate a 2D Hermite series at points (x, y), use the hermite.hermval2d() method in Python Numpy
# The method returns the values of the two dimensional polynomial at points formed with pairs of corresponding values from x and y.
print("\nResult...\n",H.hermval2d([1,2],[1,2],c)) ผลลัพธ์
Our Array... [[[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] [[12 13 14 15 16 17] [18 19 20 21 22 23]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2, 6) Result... [[108. 360.] [117. 385.] [126. 410.] [135. 435.] [144. 460.] [153. 485.]]
