ประเมินพหุนาม 2 มิติที่จุด (x, y) ด้วยอาร์เรย์ 3 มิติของสัมประสิทธิ์ใน Python

ในการประเมินพหุนาม 2 มิติที่จุด (x, y) ให้ใช้เมธอด polynomial.polyval2d() ใน Python Numpy เมธอดจะคืนค่าของพหุนามสองมิติที่จุดที่เกิดจากคู่ของค่าที่สอดคล้องกันจาก x และ y เช่น พารามิเตอร์ x, y อนุกรมสองมิติถูกประเมินที่จุด (x, y) โดยที่ x และ y ต้องมีรูปร่างเหมือนกัน หาก x หรือ y เป็นรายการหรือทูเพิล จะถูกแปลงเป็น ndarray ก่อน มิฉะนั้นจะไม่เปลี่ยนแปลง และหากไม่ใช่ ndarray จะถือเป็นสเกลาร์

พารามิเตอร์ c คืออาร์เรย์ของสัมประสิทธิ์ที่เรียงลำดับเพื่อให้สัมประสิทธิ์ของเทอมของหลายองศา i,j อยู่ใน c[i,j] ถ้า c มีขนาดมากกว่าสองดัชนีที่เหลือจะระบุชุดสัมประสิทธิ์หลายชุด ถ้า c มีน้อยกว่าสองมิติ สิ่งเหล่านั้นจะถูกผนวกเข้ากับรูปร่างโดยปริยายเพื่อให้เป็น 2 มิติ รูปร่างของผลลัพธ์จะเป็น c.shape[2:] + x.shape ถ้า c มีน้อยกว่าสองมิติ สิ่งเหล่านั้นจะถูกผนวกเข้ากับรูปร่างโดยปริยายเพื่อให้เป็น 2 มิติ รูปร่างของผลลัพธ์จะเป็น c.shape[2:] + x.shape

ขั้นตอน

ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น-

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval2d

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)

ในการประเมินพหุนาม 2 มิติที่จุด (x, y) ให้ใช้เมธอด polynomial.polyval2d() ใน Python Numpy -

print("\nResult...\n",polyval2d([1,2],[1,2], c))

ตัวอย่าง

import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval2d

# 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 2-D polynomial at points (x, y), use the polynomial.polyval2d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",polyval2d([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...
[[ 36. 108.]
[ 40. 117.]
[ 44. 126.]
[ 48. 135.]
[ 52. 144.]
[ 56. 153.]]