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

En este artículo, veremos cómo evaluar una serie Hermite bidimensional usando NumPy en Python en una array de puntos x e y con la array tridimensional.

np _ método hermval2d

Estamos usando la función hermite.hermval2d() del módulo Numpy para evaluar una serie 2D de Hermite en las ubicaciones (x, y). Esta función devuelve los valores polinómicos bidimensionales. Las coordenadas x e y son los primeros parámetros, donde x e y deben tener la misma forma, y ​​se utilizan para evaluar la serie bidimensional. Y si alguno de ellos x o y es una lista o tupla, se transforma en una array. si no es una array, se considera un escalar. El segundo parámetro es ‘C’, que es una array ordenada de coeficientes. aquí, si la dimensión de ‘C’ es mayor que dos, los índices restantes formarán conjuntos de coeficientes múltiples. A continuación se muestra la sintaxis de hermval2d:

Sintaxis : np . hermval2d(x, y, grados)

Parámetros :

• x,y: tipo_arreglo
• deg: Lista de grados máximos

Return s: la array devuelta es x.shape + (orden)

Ejemplo 1:

# importing numpy and hermite modules
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite
 
# Creating a 3D array of coefficients 'C'
C = np.array([ [[0,1,2], [3,4,5]], [[6,7,8], [9,10,11]] ])
 
# Evaluating the 2 dimensional hermite
# series ant x,y using
# hermval2d() function
print(hermite.hermval2d([1,2],[1,2],C))

Producción:

[[ 54. 180.]
 [ 63. 205.]
 [ 72. 230.]]

Ejemplo 2:

# importing numpy and hermite modules
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite
 
# Creating a 3D array of coefficients 'C'
C = np.arange(36).reshape(2,2,9)
 
# Evaluating the 2 dimensional hermite
# series ant x,y using
# hermval2d() function
x = [2,1]
y = [1,2]
print(hermite.hermval2d(x,y,C))

Producción:

[[306. 288.]
 [321. 303.]
 [336. 318.]
 [351. 333.]
 [366. 348.]
 [381. 363.]
 [396. 378.]
 [411. 393.]
 [426. 408.]]