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法學使用Python和4D係數陣列評估點(x,y,z)處的3D Hermite級數
要評估點 (x, y, z) 處的 3D Hermite 級數，請在 Python NumPy 中使用 hermite.hermval3d() 方法。該方法返回在由 x、y 和 z 中相應值的三個一組構成的點上多維多項式的值。第一個引數是 x、y、z。三維級數在點 (x, y, z) 處進行評估，其中 x、y 和 z 必須具有相同的形狀。如果 x、y 或 z 中的任何一個是列表或元組，則首先將其轉換為 ndarray，否則保持不變，如果它不是 ndarray，則將其視為標量。
第二個引數 C 是一個係數陣列，其排序方式是多度為 i,j,k 的項的係數包含在 c[i,j,k] 中。如果 c 的維度大於 3，則其餘索引列舉多個係數集。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
建立一個 4D 係數陣列：
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
顯示陣列：
print("Our Array...\n",c)檢查維度：
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)獲取資料型別：
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)獲取形狀：
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)要評估點 (x, y, z) 處的 3D Hermite 級數，請在 Python NumPy 中使用 hermite.hermval3d() 方法：
print("\nResult...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# Create a 4d array of coefficients
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
# 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 3D Hermite series at points (x, y, z), use the hermite.hermval3d() method in Python Numpy
# The method returns the values of the multidimensional polynomial on points formed with triples of corresponding values from x, y, and z.
print("\nResult...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))輸出
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]]]
[[[24 25]
[26 27]
[28 29]
[30 31]
[32 33]
[34 35]]
[[36 37]
[38 39]
[40 41]
[42 43]
[44 45]
[46 47]]]]
Dimensions of our Array...
4
Datatype of our Array object...
int64
Shape of our Array object...
(2, 2, 6, 2)
Result...
[[ -8100. 104480.]
[ -8343. 107455.]]
更新於：2022年3月3日
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