使用 Python 中的四维系数数组在点 (x, y, z) 处求值三维多项式
pythonnumpyserver side programmingprogramming更新于 2024/4/29 8:12:17
要求值点 (x, y, z) 处的三维多项式，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.polyval3d() 方法。该方法返回由 x、y 和 z 的对应值三元组构成的点上的多维多项式的值。参数为 x、y、z。在点 (x, y, z) 处求值三维序列，其中 x、y 和 z 必须具有相同的形状。如果 x、y 或 z 中的任何一个是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，如果不是 ndarray，则将其视为标量。
参数 c 是一个按顺序排列的系数数组，以便多度项 i、j、k 的系数包含在 c[i,j,k] 中。如果 c 的维度大于 3，则其余索引枚举多组系数。如果 c 的维度少于 3，则将隐式地将 1 附加到其形状以使其成为 3-D。结果的形状将是 c.shape[3:] + x.shape。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np from numpy.polynomial.polynomial import polyval3d
创建一个四维系数数组 −
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
显示数组 −
print("我们的数组...\n",c)
检查维度 −
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
获取形状 −
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
要计算点 (x, y, z) 处的三维多项式，请使用 polynomial.polyval3d() 方法。该方法返回由 x、y 和 z 的对应值三元组构成的点处的多维多项式的值 −
print("\n结果...\n",polyval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial.polynomial import polyval3d
# 创建一个四维系数数组
c = np.arange(48).reshape(2,2,6,2)
# 显示数组
print("我们的数组...\n",c)
# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
# 要在点 (x, y, z) 处评估三维多项式，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.polyval3d() 方法
print("\n结果...\n",polyval3d([1,2],[1,2],[1,2], c))
输出
我们的数组... [[[[ 0 1] [ 2 3] [ 4 5] [ 6 7] [ 8 9] [10 11]] [[12 13] [14 15] [16 17] [18 19] [20 21] [22 23]]] [[[24 25] [26 27] [28 29] [30 31] [32 33] [34 35]] [[36 37] [38 39] [40 41] [42 43] [44 45] [46 47]]]] 我们的数组的维度... 4 我们的数组对象的数据类型... int64 我们的数组对象的形状... (2, 2, 6, 2) 结果... [[ 552. 18252.] [ 576. 18819.]]
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有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
