借助np.hermevander3d()
方法,我们可以通过使用来获得给定的具有度数x,y和z的3-D数据的伪vandermonde矩阵np.hermevander3d()
方法。
用法: np.hermevander3d(x, y, z, [x_deg, y_deg, z_deg])
返回:返回给定3-D数据的伪vandermonde矩阵。
范例1:
在这个例子中,我们可以通过使用np.hermevander3d()
通过使用该方法,我们能够获得具有度(x,y,z)的给定3-D数据的伪vandermonde矩阵。
# import numpy and hermevander3d
import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite_e import hermevander3d
x = np.array([1, 0.1])
y = np.array([2, 0.2])
z = np.array([3, 0.3])
x_deg, y_deg, z_deg = 2, 3, 1
# using np.hermevander3d() method
gfg = hermevander3d(x, y, z, [x_deg, y_deg, z_deg])
print(gfg)
输出:
[[ 1.00000e+00 3.00000e+00 2.00000e+00 6.00000e+00 3.00000e+00
9.00000e+00 2.00000e+00 6.00000e+00 1.00000e+00 3.00000e+00
2.00000e+00 6.00000e+00 3.00000e+00 9.00000e+00 2.00000e+00
6.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00
0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00 0.00000e+00]
[ 1.00000e+00 3.00000e-01 2.00000e-01 6.00000e-02 -9.60000e-01
-2.88000e-01 -5.92000e-01 -1.77600e-01 1.00000e-01 3.00000e-02
2.00000e-02 6.00000e-03 -9.60000e-02 -2.88000e-02 -5.92000e-02
-1.77600e-02 -9.90000e-01 -2.97000e-01 -1.98000e-01 -5.94000e-02
9.50400e-01 2.85120e-01 5.86080e-01 1.75824e-01]]
范例2:
# import numpy and hermevander3d
import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite_e import hermevander3d
x = np.array([1.01, 2.02, 3.03])
y = np.array([10.1, 20.2, 30.3])
z = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
x_deg, y_deg, z_deg = 1, 1, 3
# using np.hermevander3d() method
gfg = hermevander3d(x, y, z, [x_deg, y_deg, z_deg])
print(gfg)
输出:
[[ 1. 0.1 -0.99 -0.299 10.1 1.01
-9.999 -3.0199 1.01 0.101 -0.9999 -0.30199
10.201 1.0201 -10.09899 -3.050099]
[ 1. 0.2 -0.96 -0.592 20.2 4.04
-19.392 -11.9584 2.02 0.404 -1.9392 -1.19584
40.804 8.1608 -39.17184 -24.155968]
[ 1. 0.3 -0.91 -0.873 30.3 9.09
-27.573 -26.4519 3.03 0.909 -2.7573 -2.64519
91.809 27.5427 -83.54619 -80.149257]]
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注:本文由纯净天空筛选整理自Jitender_1998大神的英文原创作品 Python | Numpy np.hermevander3d() method。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。