Python | Numpy NP . hermevander3d()方法
原文:https://www . geesforgeks . org/python-numpy-NP-hermevander3d-method/
借助**np.hermevander3d()**方法，我们可以利用np.hermevander3d()方法得到给定的具有 x，y，z 度数的三维数据的伪范德蒙矩阵。
语法:
np.hermevander3d(x, y, z, [x_deg, y_deg, z_deg])返回:返回给定三维数据的伪范德蒙矩阵。
示例#1 :
在这个示例中，我们可以看到，通过使用np.hermevander3d()方法，我们能够使用该方法获得给定的具有度数(x，y，z)的三维数据的伪范德蒙矩阵。
# 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 3，00000e+00 9，00000e+00 2，00000e+00 6，00000e+00 1，00000e+00 3，00000 e+00 2，00000e+00 6，00000e+00 3，00000e+00 9，00000e+00 2，00000 e+00
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]]
