ในการประเมินชุด Hermite 3-D บนผลคูณคาร์ทีเซียนของ x, y และ z ให้ใช้เมธอด thehermite.hermgrid3d(x, y, z, c) ใน Python วิธีการส่งกลับค่าของพหุนามสองมิติที่จุดในผลคูณคาร์ทีเซียนของ x, y และ z
พารามิเตอร์คือ x, y, z อนุกรมสามมิติได้รับการประเมินที่จุดในผลคูณคาร์ทีเซียนของ x, y และ z หาก x,`y` หรือ z เป็นรายการหรือทูเพิล จะถูกแปลงเป็น ndarray ก่อน มิฉะนั้นจะไม่มีการเปลี่ยนแปลง และหากไม่ใช่ ndarray จะถือว่าเป็นสเกลาร์
พารามิเตอร์ c คืออาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์ที่เรียงลำดับเพื่อให้สัมประสิทธิ์สำหรับเงื่อนไขของดีกรี i,j อยู่ใน c[i,j] ถ้า c มีขนาดมากกว่าสองดัชนีที่เหลือจะระบุค่าสัมประสิทธิ์หลายชุด ถ้า c มีน้อยกว่าสามมิติ สิ่งเหล่านั้นจะถูกผนวกเข้ากับรูปร่างของมันโดยปริยายเพื่อให้เป็นสามมิติ รูปร่างของผลลัพธ์จะเป็น c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape
ขั้นตอน
ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
สร้างอาร์เรย์ 2 มิติของสัมประสิทธิ์ -
c = np.arange(4).reshape(2,2)
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 3-D Hermite บนผลคูณคาร์ทีเซียนของ x, y และ z ให้ใช้เมธอด thehermite.hermgrid3d(x, y, z, c) ใน Python -
print("\nResult...\n",H.hermgrid3d([1,2],[1,2],[1,2],c)) ตัวอย่าง
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# Create a 2d array of coefficients
c = np.arange(4).reshape(2,2)
# 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 3-D Hermite series on the Cartesian product of x, y and z, use the hermite.hermgrid3d(x, y, z, c) method in Python
print("\nResult...\n",H.hermgrid3d([1,2],[1,2],[1,2],c)) ผลลัพธ์
Our Array... [[0 1] [2 3]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result... [[ 86. 154.] [152. 272.]]
