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

En este artículo, cubriremos cómo evaluar una serie 2-D Hermite_e en los puntos (x, y) en Python.

polinomio.hermite.hermval2d

El numpy.polynomial.hermite.hermval2d() 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: polinomio.hermite.hermval2d(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 los coeficientes de la serie de Hermite. polynomial.hermite.hermval2d(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 as H
  
# array of coefficients
array = np.array([[5,6],[7,8]])
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)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# evaluating a 2-d hermite series at point(x,y)
print(H.hermval2d([1,1],[2,2],array))

Producción:

[[5 6]
 [7 8]]
Shape of the array is :  (2, 2)
The dimension of the array is :  2
Datatype of our Array is :  int64
[107. 107.]

Ejemplo 2:

En este ejemplo, los escalares se dan como parámetros x e y que representan un solo punto y la serie 2-d Hermite se evalúa en ese punto.

# import packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
  
# array of coefficients
array = np.array([[5,6],[7,8]])
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)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# evaluating a 2-d hermite series at point(x,y)
print(H.hermval2d(1,2,array))

Producción:

[[5 6]
 [7 8]]
Shape of the array is :  (2, 2)
The dimension of the array is :  2
Datatype of our Array is :  int64
107.0