numpy.polynomial.hermite.hermval3d#

polynomial.hermite.hermval3d(x, y, z, c)[源代码]#

在点 (x, y, z) 处评估 3-D 埃尔米特级数。

此函数返回以下值：

\[p(x,y,z) = \sum_{i,j,k} c_{i,j,k} * H_i(x) * H_j(y) * H_k(z)\]

参数 x, y, 和 z 仅当它们是元组或列表时才会被转换为数组，否则它们被视为标量，并且转换后必须具有相同的形状。在这两种情况下，x, y, 和 z 或它们的元素必须支持与自身以及 c 的元素进行乘法和加法运算。

如果 c 的维度少于 3，则会隐式地向其形状附加 1，使其成为 3-D。结果的形状将是 c.shape[3:] + x.shape。

参数:

x, y, zarray_like, 兼容对象: 三维级数在点 (x, y, z) 处进行计算，其中 x, y, 和 z 必须具有相同的形状。如果 x, y, 或 z 是列表或元组，它会首先被转换为 ndarray，否则它将保持不变，如果它不是 ndarray，则被视为标量。
c类数组: 系数数组，按此顺序排列，使得多项式次数为 i,j,k 的项的系数包含在 c[i,j,k] 中。如果 c 的维度大于 3，则剩余的索引用于枚举多个系数集。

返回:

valuesndarray, 兼容对象: 多维多项式在由 x, y, 和 z 的对应值组成的点上的值。

另请参阅

hermval, hermval2d, hermgrid2d, hermgrid3d

示例

>>> from numpy.polynomial.hermite import hermval3d
>>> x = [1, 2]
>>> y = [4, 5]
>>> z = [6, 7]
>>> c = [[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]
>>> hermval3d(x, y, z, c)
array([ 40077., 120131.])