점(x, y, z)에서 3차원 다항식을 평가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.polyval3d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x, y 및 z에서 해당 값의 3배로 구성된 점에 대한 다차원 다항식 값을 반환합니다. 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.
매개변수 c는 다차 i,j,k 항의 계수가 c[i,j,k]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c의 차원이 3보다 큰 경우 나머지 인덱스는 여러 계수 세트를 열거합니다. c의 차원이 3개 미만이면 3차원으로 만들기 위해 1차원이 해당 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape입니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyval3d
4차원 계수 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 3차원 다항식을 평가하려면 polynomial.polyval3d() 메서드를 사용하십시오. 이 방법은 x, y, z −
에서 해당 값의 3배로 구성된 점에 대한 다차원 다항식 값을 반환합니다.print("\nResult...\n",polyval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))
예
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyval3d # 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 3-D polynomial at points (x, y, z), use the polynomial.polyval3d() method in Python Numpy print("\nResult...\n",polyval3d([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... [[ 552. 18252.] [ 576. 18819.]]