Evalúe una serie 2-D de Hermite en los puntos (x, y) usando NumPy Python

En este artículo, evaluaremos una serie 2D de Hermite en los puntos (x, y) en Numpy usando python .

método hermite.hermval2d

En Python, para evaluar una serie de Hermite en los puntos x con una array de coeficientes multidimensionales, NumPy proporciona una función llamada hermite.hermval(), pero para evaluar series de Hermite en 2D, hermite.hermval2d() se usa para evaluar una serie de Hermite en 2D en puntos (x, y). donde array_coeficiente es la array NumPy de entrada con coeficientes y puntos denominados x e y. El primer parámetro puede ser una lista de puntos. Así que tenemos que proporcionar dos listas de modo que cada lista tenga un punto x y un punto y. El segundo parámetro es una array NumPy de coeficientes ordenados.

Sintaxis : hermite.hermval2d(x,y,c)

Parámetros:

• x,y: array_like, objetos compatibles
• c: Array de coeficientes.

Devuelve: Los valores del polinomio bidimensional en los puntos.

Ejemplo 1:

En este ejemplo, estamos creando una array NumPy con 5 coeficientes para evaluar la Serie Hermite en los puntos [3,4],[1,2]. Al usar ndim, obtenemos un número total de dimensiones, y al usar forma, devolvemos la forma de una array.

# import numpy module
import numpy
  
# import hermite
from numpy.polynomial import hermite
  
# Create 1d array of 5 elements
coefficient_array = numpy.array([45, 67, 54, 53, 15])
  
# Display
print(coefficient_array)
  
# display the Dimensions
print(coefficient_array.ndim)
  
# display Shape
print(coefficient_array.shape)
  
# Evaluate a 2D hermite series at points
# (x,y) - [3,4],[1,2]
print(hermite.hermval2d([3, 4], [1, 2], coefficient_array))

Producción:

[45 67 54 53 15]
1
(5,)
[182205. 339447.]

Ejemplo 2:

En este ejemplo, estamos creando una array NumPy con 6 coeficientes y evaluando la Serie Hermite en los puntos [1,4],[1,2]. Al usar ndim, obtenemos un número total de dimensiones, y al usar forma, devolvemos la forma de una array.

# import numpy module
import numpy
  
# import hermite
from numpy.polynomial import hermite
  
# Create 1d array of 6 elements
coefficient_array = numpy.array([45, 67, 54, 53, 67, 15])
  
# Display
print(coefficient_array)
  
# display the Dimensions
print(coefficient_array.ndim)
  
# display Shape
print(coefficient_array.shape)
  
# Evaluate a 2D hermite series at points
# (x,y) - [1,4],[1,2]
print(hermite.hermval2d([1, 4], [1, 2], coefficient_array))

Producción:

[45 67 54 53 67 15]
1
(6,)
[1193457. 2388299.]

Ejemplo 3:

En este ejemplo, estamos creando una array 2D NumPy con 3 coeficientes cada una y evaluando la Serie Hermite en los puntos [1,4],[1,2]. Al usar ndim, obtenemos un número total de dimensiones, y al usar forma, devolvemos la forma de una array.

# import numpy module
import numpy
  
# import hermite
from numpy.polynomial import hermite
  
# Create 2d array of 3 elements each
coefficient_array = numpy.array([[45, 67, 54],
                                 [53, 67, 15]])
  
# Display
print(coefficient_array)
  
# display the Dimensions
print(coefficient_array.ndim)
  
# display Shape
print(coefficient_array.shape)
  
# Evaluate a 2D hermite series at points
# (x,y) - [1,4],[1,2]
print(hermite.hermval2d([1, 4], [1, 2], coefficient_array))

Producción:

[[45 67 54]
 [53 67 15]]
2
(2, 3)
[ 721. 5317.]