Hermite_e 다항식 및 x, y, z 샘플 포인트는 Python Numpy에서 hermite.hermevander3d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 매개변수 x, y, z는 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, z_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]) z = np.array([5, 6])
배열 표시 -
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
print("\nArray3...\n",z) 데이터 유형 표시 -
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
print("\nArray3 datatype...\n",z.dtype) 두 어레이의 차원을 확인하십시오 -
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
print("\nDimensions of Array3...\n",z.ndim) 두 배열의 모양을 확인하십시오 -
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
print("\nShape of Array3...\n",z.shape) Hermite_e 다항식과 x, y, z 샘플 포인트의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 hermite.hermevander3d()를 사용하십시오 -
x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4
print("\nResult...\n",H.hermevander3d(x,y,z, [x_deg, y_deg, z_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])
z = np.array([5, 6])
# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)
print("\nArray3...\n",z)
# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)
print("\nArray3 datatype...\n",z.dtype)
# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)
print("\nDimensions of Array3...\n",z.ndim)
# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)
print("\nShape of Array3...\n",z.shape)
# To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Hermite_e polynomial and x, y, z sample points, use the hermite.hermevander3d() in Python Numpy
x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 4
print("\nResult...\n",H.hermevander3d(x,y,z, [x_deg, y_deg, z_deg])) 출력
Array1...
[1 2]
Array2...
[3 4]
Array3...
[5 6]
Array1 datatype...
int64
Array2 datatype...
int64
Array3 datatype...
int64
Dimensions of Array1...
1
Dimensions of Array2...
1
Dimensions of Array3...
1
Shape of Array1...
(2,)
Shape of Array2...
(2,)
Shape of Array3...
(2,)
Result...
[[1.00000e+00 5.00000e+00 2.40000e+01 1.10000e+02 4.78000e+02 3.00000e+00
1.50000e+01 7.20000e+01 3.30000e+02 1.43400e+03 8.00000e+00 4.00000e+01
1.92000e+02 8.80000e+02 3.82400e+03 1.80000e+01 9.00000e+01 4.32000e+02
1.98000e+03 8.60400e+03 1.00000e+00 5.00000e+00 2.40000e+01 1.10000e+02
4.78000e+02 3.00000e+00 1.50000e+01 7.20000e+01 3.30000e+02 1.43400e+03
8.00000e+00 4.00000e+01 1.92000e+02 8.80000e+02 3.82400e+03 1.80000e+01
9.00000e+01 4.32000e+02 1.98000e+03 8.60400e+03 0.00000e+00 0.00000e+00
0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00
0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00
0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00]
[1.00000e+00 6.00000e+00 3.50000e+01 1.98000e+02 1.08300e+03 4.00000e+00
2.40000e+01 1.40000e+02 7.92000e+02 4.33200e+03 1.50000e+01 9.00000e+01
5.25000e+02 2.97000e+03 1.62450e+04 5.20000e+01 3.12000e+02 1.82000e+03
1.02960e+04 5.63160e+04 2.00000e+00 1.20000e+01 7.00000e+01 3.96000e+02
2.16600e+03 8.00000e+00 4.80000e+01 2.80000e+02 1.58400e+03 8.66400e+03
3.00000e+01 1.80000e+02 1.05000e+03 5.94000e+03 3.24900e+04 1.04000e+02
6.24000e+02 3.64000e+03 2.05920e+04 1.12632e+05 3.00000e+00 1.80000e+01
1.05000e+02 5.94000e+02 3.24900e+03 1.20000e+01 7.20000e+01 4.20000e+02
2.37600e+03 1.29960e+04 4.50000e+01 2.70000e+02 1.57500e+03 8.91000e+03
4.87350e+04 1.56000e+02 9.36000e+02 5.46000e+03 3.08880e+04 1.68948e+05]]