बिंदुओं (x, y, z) पर एक 3D Hermite श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, PythonNumpy में hermite.hermval3d() विधि का उपयोग करें। विधि x, y, और z से संगत मानों के त्रिगुणों के साथ बनने वाले बिंदुओं पर बहुआयामी बहुपद के मान लौटाती है। पहला पैरामीटर एक्स, वाई, जेड है। तीन आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन उन बिंदुओं (x, y, z) पर किया जाता है, जहां x, y, और z का आकार समान होना चाहिए। यदि x, y, orz में से कोई एक सूची या टपल है, तो इसे पहले एक ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और यदि यह anndarray नहीं है तो इसे एक अदिश के रूप में माना जाता है।
दूसरा पैरामीटर, सी, गुणांकों की एक सरणी है जिसे क्रमबद्ध किया गया है ताकि मल्टीडिग्री, जे, के पद का गुणांक c [i, j, k] में समाहित हो। यदि c का आयाम 3 से अधिक है, तो शेष सूचकांक गुणांकों के कई सेटों की गणना करते हैं।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
गुणांकों की एक 3डी सरणी बनाएं -
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
सरणी प्रदर्शित करें -
print("Our Array...\n",c) आयामों की जाँच करें -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim) डेटाटाइप प्राप्त करें -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype) आकार प्राप्त करें -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape) बिंदुओं (x, y, z) पर एक 3D Hermite श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, PythonNumpy में hermite.hermval3d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x, y, और z से संगत मानों के त्रिगुणों के साथ बनने वाले बिंदुओं पर बहुआयामी बहुपद के मान लौटाती है -
print("\nResult...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c)) उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# Create a 3d array of coefficients
c = np.arange(24).reshape(2,2,6)
# Display the array
print("Our Array...\n",c)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
# To evaluate a 3D Hermite series at points (x, y, z), use the hermite.hermval3d() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval3d([1,2],[1,2],[1,2],c)) आउटपुट
Our Array... [[[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] [[12 13 14 15 16 17] [18 19 20 21 22 23]]] Dimensions of our Array... 3 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2, 6) Result... [-4050. 52240.]