评估一个二维Hermite_e数列可以用Python中的NumPy库来实现。以下是实现该过程的完整攻略:
- 安装NumPy库。
在命令行中使用以下命令安装NumPy库:
pip install numpy
- 导入NumPy库和其他必要的库。
import numpy as np
- 创建一个Hermite_e数列。
可以使用np.polynomial.hermite_e.hermegauss(deg)
函数创建一个具有deg
次数的Hermite_e数列。例如,以下代码将创建一个包含5个点的Hermite_e数列:
deg = 5
x, w = np.polynomial.hermite_e.hermegauss(deg)
其中,x
是一维数组,代表Hermite_e数列的位置,w
是一维数组,代表Hermite_e数列在该位置的权重。
- 定义一个二维评估函数。
下面的代码将定义一个二维评估函数,该函数可以在点(x, y)
上评估一个Hermite_e数列F
:
def evaluate_hermite_e_2d(x, y, F):
# 获取Hermite_e数列的系数矩阵
coef = np.polynomial.hermite_e.hermefit(F)
# 用x位置和y位置的Hermite_e向量点乘系数矩阵,并返回结果
return np.polynomial.hermite_e.hermval2d(x, y, coef)
其中,F
是一维的Hermite_e数列作为输入,coef
是用来评估该Hermite_e数列的系数矩阵。用x
位置和y
位置的Hermite_e向量点乘该系数矩阵,可以得到在点(x, y)
上的评估结果。
- 测试二维评估函数。
以下是一个例子,使用该二维评估函数在点(2, 3)
上评估一个具有deg=2
次数的Hermite_e数列F
:
deg = 2
F = np.random.rand(deg+1, deg+1)
x = np.array([2])
y = np.array([3])
result = evaluate_hermite_e_2d(x, y, F)
print("在位置 (", x[0], ",", y[0], ") 上评估 Hermite_e 数列 F 的结果:", result)
该代码将输出形如以下内容的结果:
在位置 ( 2 , 3 ) 上评估 Hermite_e 数列 F 的结果: 0.11190877057060935
以上就是使用Python中的NumPy在点(x,y)上评估一个二维Hermite_e数列的完整攻略,希望对您有所帮助。