Pythonでエルミート多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成する

Hermite_e多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでthehermite_e.hermevander2d（）を使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。パラメータx、yは、すべて同じ形状の点座標の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複雑であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128のいずれかに変換されます。スカラーは1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg]の形式の最大度のリストです。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

numpy.array（）メソッドを使用して、すべて同じ形状の点座標の配列を作成します-

x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])

配列を表示する-

print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

データ型を表示する-

print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

両方のアレイの寸法を確認してください-

print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

両方のアレイの形状を確認してください-

print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

Hermite_e多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでthehermite_e.hermevander2d（）を使用します-

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermevander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

例

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H

# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])

# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

# Check the Dimensions of both the array
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

# Check the Shape of both the array
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

# To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Hermite_e polynomial, use the hermite_e.hermevander2d() in Python Numpy

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermevander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

出力

Array1...
   [1 2]

Array2...
[3 4]

Array1 datatype...
int64

Array2 datatype...
int64

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(2,)

Shape of Array2...
(2,)

Result...
   [[ 1. 3. 8. 18. 1. 3. 8. 18. 0. 0. 0. 0.]
   [ 1. 4. 15. 52. 2. 8. 30. 104. 3. 12. 45. 156.]]