Python NumPy hermeval3d()로 2D 계수 배열을 사용해 점 (x, y, z)에서 3차원 Hermite_e 급수 평가하기

점 (x, y, z)에서 3차원 Hermite_e 급수를 평가하려면 Python NumPy의 hermite.hermeval3d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x, y, z에서 대응하는 값들의 삼중 쌍으로 구성된 점들에 대해 다차원 다항식의 값을 반환합니다.

첫 번째 매개변수는 x, y, z입니다. 3차원 급수는 점 (x, y, z)에서 평가되며, x, y, z는 반드시 서로 같은 형태(shape)를 가져야 합니다. 만약 x, y, z 중 하나라도 리스트(list)나 튜플(tuple)이라면 먼저 ndarray로 변환되고, 그렇지 않은 경우에는 원본이 그대로 유지됩니다. ndarray가 아니라면 스칼라(scalar)로 취급됩니다.

두 번째 매개변수인 C는 계수 배열입니다. 다차수(multidegree) i, j, k에 해당하는 항의 계수가 c[i,j,k]에 담기도록 정렬되어 있습니다. 만약 c의 차원이 3보다 크다면, 남는 인덱스들은 여러 개의 계수 집합을 나타내는 데 사용됩니다.

진행 단계

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다 −

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

계수로 사용할 2D 배열을 생성합니다 −

c = np.arange(4).reshape(2,2)

배열을 출력합니다 −

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)

점 (x, y, z)에서 3차원 Hermite_e 급수를 평가하기 위해 hermite.hermeval3d() 메서드를 사용합니다 −

print("\nResult...\n",H.hermeval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

전체 예제 코드

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

# 계수로 사용할 2D 배열 생성
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 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)

# hermite.hermeval3d() 메서드로 점 (x, y, z)에서 3차원 Hermite_e 급수 평가
print("\nResult...\n",H.hermeval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

실행 결과

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...
    [24. 42.]