Python에서 계수의 4D 배열을 사용하여 점(x,y,z)에서 3D Hermite 시리즈를 평가합니다.

점(x, y, z)에서 3D Hermite 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 hermite.hermval3d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x, y 및 z에서 해당 값의 3배로 구성된 점에 대한 다차원 다항식 값을 반환합니다. 첫 번째 매개변수는 x,y,z입니다. 3차원 계열은 점(x, y, z)에서 평가되며 여기서 x, y 및 z는 모양이 동일해야 합니다. x, y, orz 중 하나라도 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다.

두 번째 매개변수 C는 다차,j,k항의 계수가 c[i,j,k]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c의 차원이 3보다 큰 경우 나머지 인덱스는 여러 계수 세트를 열거합니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

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

계수의 4차원 배열 생성 -

c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

배열 표시 -

print("Our Array...\n",c)

치수 확인 -

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

데이터 유형 가져오기 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

모양 가져오기 -

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

점 (x, y, z)에서 3D Hermite 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 hermite.hermval3d() 메서드를 사용하십시오 -

print("\nResult...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

예시

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

# Create a 4d array of coefficients
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)

# Display the array
print("Our Array...\n",c)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# To evaluate a 3D Hermite series at points (x, y, z), use the hermite.hermval3d() method in Python Numpy
# The method returns the values of the multidimensional polynomial on points formed with triples of corresponding values from x, y, and z.

print("\nResult...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c))

출력

Our Array...
   [[[[ 0 1]
    [ 2 3]
    [ 4 5]
    [ 6 7]
    [ 8 9]
    [10 11]]

   [[12 13]
    [14 15]
    [16 17]
    [18 19]
    [20 21]
    [22 23]]]


    [[[24 25]
    [26 27]
    [28 29]
    [30 31]
    [32 33]
    [34 35]]

   [[36 37]
    [38 39]
    [40 41]
    [42 43]
    [44 45]
    [46 47]]]]

Dimensions of our Array...
4

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2, 6, 2)

Result...
   [[ -8100. 104480.]
   [ -8343. 107455.]]