numpy.polynomial.hermite.hermval3d#

polynomial.hermite.hermval3d(x, y, z, c)[源代码]#

在点 (x, y, z) 处评估一个 3-D Hermite 级数.

此函数返回值:

\[p(x,y,z) = \sum_{i,j,k} c_{i,j,k} * H_i(x) * H_j(y) * H_k(z)\]

参数 x, y 和 z 只有在它们是元组或列表时才会被转换为数组,否则它们会被视为标量,并且在转换后必须具有相同的形状.无论哪种情况,`x`, y 和 z 或它们的元素都必须支持与自身和 c 的元素进行乘法和加法.

如果 c 的维度少于 3 维,则在其形状中隐式地追加 1 以使其成为 3-D.结果的形状将是 c.shape[3:] + x.shape.

参数:
x, y, z类似数组的对象,兼容的对象

三维序列在点 (x, y, z) 处进行评估,其中 x, y 和 z 必须具有相同的形状.如果 x, y 或 z 中的任何一个是一个列表或元组,它首先被转换为一个 ndarray,否则它保持不变,如果它不是一个 ndarray,它被视为一个标量.

carray_like

系数数组按顺序排列,使得多重次数为 i,j,k 的项的系数包含在 c[i,j,k] 中.如果 c 的维度大于 3,则剩余的索引枚举多组系数.

返回:
valuesndarray, 兼容对象

在由 x, y 和 z 的对应值组成的三元组形成的点上的多维多项式的值.

参见

hermval, hermval2d, hermgrid2d, hermgrid3d

备注

在 1.7.0 版本加入.

示例

>>> from numpy.polynomial.hermite import hermval3d
>>> x = [1, 2]
>>> y = [4, 5]
>>> z = [6, 7]
>>> c = [[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]
>>> hermval3d(x, y, z, c)
array([ 40077., 120131.])
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