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Python에서 3차원 계수 배열로 x, y 데카르트 곱 위의 2차원 Hermite_e 급수 평가하기

개요

x와 y의 데카르트 곱(Cartesian product) 위에서 2차원 Hermite_e(에르미트E) 급수를 평가하려면 Python의 hermite.hermegrid2d(x, y, c) 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 x와 y의 데카르트 곱에 있는 점들에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다.

매개변수 x, y는 2차원 급수가 평가될 데카르트 곱 상의 점들을 나타냅니다. x 또는 y가 리스트나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환되고, 그 외의 경우에는 원본이 그대로 유지됩니다. 만약 ndarray가 아니라면 스칼라로 취급됩니다.

매개변수 c는 차수 i, j인 항의 계수가 c[i, j]에 들어가도록 정렬된 계수 배열입니다. c의 차원이 2보다 크면 남은 인덱스들은 여러 개의 계수 집합을 나타냅니다. 반대로 c의 차원이 2보다 작으면 2차원이 되도록 형태(shape)에 1이 암묵적으로 추가됩니다. 결과의 형태는 c.shape[2:] + x.shape가 됩니다.

단계별 진행 과정

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다 −

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

3차원 계수 배열을 생성합니다 −

c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

배열을 출력해 확인합니다 −

print("Our Array...\n",c)

배열의 차원을 확인합니다 −

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

배열의 데이터 타입을 확인합니다 −

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

배열의 형태(shape)를 확인합니다 −

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

x와 y의 데카르트 곱 위에서 2차원 Hermite_e 급수를 평가하기 위해 hermite.hermegrid2d(x, y, c) 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 데카르트 곱의 점들에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다 −

print("\nResult...\n",H.hermegrid2d([1,2],[1,2], c))

전체 예제 코드

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

# 3차원 계수 배열 생성
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

# 배열 출력
print("Our Array...\n",c)

# 차원 확인
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# 데이터 타입 확인
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# 형태(shape) 확인
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# hermegrid2d()로 x, y 데카르트 곱 위의 2차원 Hermite_e 급수 평가
print("\nResult...\n",H.hermegrid2d([1,2],[1,2], c))

실행 결과

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.  60.]
    [ 66. 108.]]

    [[ 40.  66.]
    [ 72. 117.]]

    [[ 44.  72.]
    [ 78. 126.]]

    [[ 48.  78.]
    [ 84. 135.]]

    [[ 52.  84.]
    [ 90. 144.]]

    [[ 56.  90.]
    [ 96. 153.]]]