Hermite 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 thehermite.hermvander2d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 매개변수 x, y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 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.hermvander2d()를 사용하십시오 -
x_deg, y_deg = 2, 3 print("\nResult...\n",H.hermvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))
예시
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite 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 arrays print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim) # Check the Shape of both the arrays 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.hermvander2d() in Python Numpy x_deg, y_deg = 2, 3 print("\nResult...\n",H.hermvander2d(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... [[ 1.0000000e+00 3.4000000e+00 9.5600000e+00 1.8904000e+01 2.0000000e-01 6.8000000e-01 1.9120000e+00 3.7808000e+00 -1.9600000e+00 -6.6640000e+00 -1.8737600e+01 -3.7051840e+01] [ 1.0000000e+00 5.6000000e+00 2.9360000e+01 1.4201600e+02 2.8000000e+00 1.5680000e+01 8.2208000e+01 3.9764480e+02 5.8400000e+00 3.2704000e+01 1.7146240e+02 8.2937344e+02]]