Python에서 Hermite_e 다항식의 의사 Vandermonde 행렬 생성

Hermite_e 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 hermite_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([1, 2])
y = np.array([3, 4])

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_e 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([1, 2])
y = np.array([3, 4])

# 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_e 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...
   [1 2]

Array2...
[3 4]

Array1 datatype...
int64

Array2 datatype...
int64

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(2,)

Shape of Array2...
(2,)

Result...
   [[ 1. 3. 8. 18. 1. 3. 8. 18. 0. 0. 0. 0.]
   [ 1. 4. 15. 52. 2. 8. 30. 104. 3. 12. 45. 156.]]