Python의 점(x,y,z)에서 3차원 Hermite 급수 평가

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 3차원 배열 생성 -

c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

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 사용합니다. 이 방법은 x, y 및 z −

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 3d array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)

# 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
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]]]

Dimensions of our Array...
3

Datatype of our Array object...
int64

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

Result...
   [-4050. 52240.]