Hermite 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 thehermite_e.hermevander2d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermondematrix를 반환합니다. 매개변수 x, y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. dtypes는 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
numpy.array() 메서드를 사용하여 동일한 모양의 점 좌표 배열을 만듭니다. -
x = np.array([0.1, 1.4]) y = np.array([1.7, 2.8])
배열 표시 -
print("Array1...\n",x) print("\nArray2...\n",y)
데이터 유형 표시 -
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype) print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
두 어레이의 차원을 확인하십시오 -
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
두 배열의 모양을 확인하십시오 -
print("\nShape of Array1...\n",x.shape) print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
Hermite 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 thehermite_e.hermevander2d()를 사용하십시오 -
x_deg, y_deg = 2, 3 print("\nResult...\n",H.hermevander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))
예시
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H # Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method x = np.array([0.1, 1.4]) y = np.array([1.7, 2.8]) # Display the arrays print("Array1...\n",x) print("\nArray2...\n",y) # Display the datatype print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype) print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype) # Check the Dimensions of both the array print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim) # Check the Shape of both the array print("\nShape of Array1...\n",x.shape) print("\nShape of Array2...\n",y.shape) # To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Hermite polynomial, use the hermite_e.hermevander2d() in Python Numpy x_deg, y_deg = 2, 3 print("\nResult...\n",H.hermevander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))
출력
Array1... [0.1 1.4] Array2... [1.7 2.8] Array1 datatype... float64 Array2 datatype... float64 Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Result... [[ 1.000000e+00 1.700000e+00 1.890000e+00 -1.870000e-01 1.000000e-01 1.700000e-01 1.890000e-01 -1.870000e-02 -9.900000e-01 -1.683000e+00 -1.871100e+00 1.851300e-01] [ 1.000000e+00 2.800000e+00 6.840000e+00 1.355200e+01 1.400000e+00 3.920000e+00 9.576000e+00 1.897280e+01 9.600000e-01 2.688000e+00 6.566400e+00 1.300992e+01]]