Evalúe una serie 2-D Hermite_e en los puntos (x, y) con una array 3D de coeficiente usando NumPy en Python

En este artículo, cubriremos cómo evaluar una serie 2-D Hermite_e en los puntos (x, y) con una array 3D de coeficientes usando NumPy en Python.

Método np.polynomial.hermite_e.hermeval2d

El np.polynomial.hermite_e.hermeval2d de la biblioteca NumPy se usa para evaluar una serie 2-D Hermite_e en los puntos (x, y) en Python. Si los parámetros x e y son tuplas o listas, se convierten en arrays; de lo contrario, se tratan como escalares y deben tener la misma forma después de la conversión. En cualquier caso, xey o sus elementos deben admitir la multiplicación y la suma entre sí y con los elementos de c. Si c es una array unidimensional, se agrega implícitamente un uno a su forma para que sea bidimensional. La forma final será c.shape[2:] + x.shape.

Sintaxis: np.polynomio.hermite_e.hermeval2d(x, y, c)

Parámetros:

• x, y: array como objetos compatibles.
• c: array como objeto.

Devuelve: Los valores del polinomio bidimensional en las coordenadas formadas por los pares correspondientes de valores de x e y.

Ejemplo 1:

Se importa el paquete NumPy. Se crea una array que representa una array 3D de coeficientes de la serie Hermite. np.polynomial.hermite_e.hermeval2d (x, y, c) se usa para evaluar una serie 2-D de Hermite, en el siguiente ejemplo, se proporcionan arrays para los parámetros x e y que representan múltiples puntos. La forma, el tipo de datos y la dimensión de la array se encuentran mediante los atributos .shape, .dtype y .ndim . 

# import packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as mit
  
# array of coefficients
array = np.array([[[5,6],[7,8],[9,10]]])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# evaluating a 2-d hermite series at point(x,y) 
# with 3D coeffiecients
print(mit.hermeval2d([1,1],[2,2],array))

Producción:

[[[ 5  6]
  [ 7  8]
  [ 9 10]]]
Shape of the array is :  (1, 3, 2)
The dimension of the array is :  3
[[46. 46.]
 [52. 52.]]

Ejemplo 2:

Se importa el paquete NumPy. Se crea una array usando np.arange(12).reshape(2, 2, 3) que representa una array 3D de coeficientes de la serie Hermite. np.polynomial.hermite_e.hermeval2d (x, y, c) se usa para evaluar una serie 2-D de Hermite. La forma, el tipo de datos y la dimensión de la array se encuentran usando los atributos .shape, .dtype y .ndim . 

# import packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as mit
  
# array of coefficients
array = np.arange(12).reshape(2, 2, 3)
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# evaluating a 2-d hermite series at point(x,y)
# with 3D coeffiecients
print(mit.hermeval2d([1,1],[2,2],array))

Producción:

[[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]]

 [[ 6  7  8]
  [ 9 10 11]]]
Shape of the array is :  (2, 2, 3)
The dimension of the array is :  3
[[30. 30.]
 [36. 36.]
 [42. 42.]]