ในการสร้างเมทริกซ์ Vandermonde เทียมของพหุนาม Hermite ให้ใช้ thehermite.hermvander2d() ใน Python Numpy เมธอดส่งคืนเมทริกซ์เสมือน Vandermonde 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([-2.+2.j, -1.+2.j]) y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])
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 ให้ใช้ thehermite.hermvander2d() ใน Python Numpy วิธีการส่งกลับเมทริกซ์เสมือน Vandermonde -
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermvander2d(x,y, [x_deg, y_deg])) ตัวอย่าง
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j])
y = np.array([1.+2.j, 2.+2.j])
# 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 polynomial, use the hermite.hermvander2d() in Python Numpy
# The method returns the pseudo-Vandermonde matrix.
x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermvander2d(x,y, [x_deg, y_deg])) ผลลัพธ์
Array1... [-2.+2.j -1.+2.j] Array2... [1.+2.j 2.+2.j] Array1 datatype... complex128 Array2 datatype... complex128 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Result... [[ 1.000e+00 +0.j 2.000e+00 +4.j -1.400e+01 +16.j -1.000e+02 -40.j -4.000e+00 +4.j -2.400e+01 -8.j -8.000e+00 -120.j 5.600e+02 -240.j -2.000e+00 -32.j 1.240e+02 -72.j 5.400e+02 +416.j -1.080e+03 +3280.j] [ 1.000e+00 +0.j 4.000e+00 +4.j -2.000e+00 +32.j -1.520e+02 +104.j -2.000e+00 +4.j -2.400e+01 +8.j -1.240e+02 -72.j -1.120e+02 -816.j -1.400e+01 -16.j 8.000e+00 -120.j 5.400e+02 -416.j 3.792e+03 +976.j]]
