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
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には、Python Numpyでthehermite.hermvander2d()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合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、フォーム[x_deg、y_deg]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)
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には、Python Numpyでthehermite.hermvander2d()を使用します-
x_deg, y_deg = 2, 3 print("\nResult...\n",H.hermvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))
例
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite 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 arrays print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim) print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim) # Check the Shape of both the arrays print("\nShape of Array1...\n",x.shape) print("\nShape of Array2...\n",y.shape) # To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Hermite polynomial, use the hermite.hermvander2d() in Python Numpy # The method returns the pseudo-Vandermonde matrix. x_deg, y_deg = 2, 3 print("\nResult...\n",H.hermvander2d(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... [[1.000e+00 6.000e+00 3.400e+01 1.800e+02 2.000e+00 1.200e+01 6.800e+01 3.600e+02 2.000e+00 1.200e+01 6.800e+01 3.600e+02] [1.000e+00 8.000e+00 6.200e+01 4.640e+02 4.000e+00 3.200e+01 2.480e+02 1.856e+03 1.400e+01 1.120e+02 8.680e+02 6.496e+03]]
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Pythonでチェビシェフ多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成します
チェビシェフ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thechebyshev.chebvander()を使用します。このメソッドは、度度とサンプルポイント(x、y)の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合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
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Pythonでエルミート多項式とx、y、z複素数の点の配列の疑似ファンデルモンド行列を生成します
エルミート多項式とx、y、zサンプルポイントの疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでhermite.hermvander3d()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、z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、z_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- numpy a