python - numpy中的Hermite值数组

原文 标签 python arrays numpy hermite

我有一个看起来像列表值的数据结构,并且我试图使用numpy从它们计算(x,y)2d hermite函数。我尝试使用尽可能多的numpy数组,这是因为从尽快获得Fortran可以提高性能(我希望x实际上可以成千上万个3数组)。具体来说,我的代码如下所示:

x = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
coefs = np.array([[[1., 0.],[0., 1.]], [[0., 1.], [1., 0.]]])

z = np.array([0., 0.])

z[:] = hermval2d(x[:,0], x[:,1], coefs[:])


这将返回有关hermval2d形状的错误,这是根据只是运行hermval2d函数而不是对其进行分配而引起的:

In [XX]: hermval2d(x[:,0], x[:,1], coefs[:])
Out[XX]:
array([[  9.,  81.],
       [  6.,  18.]])


我希望hermval2d是每个x,y和系数矩阵的标量,这就是您对documentation的期望。那我在这里想念什么?比分是多少?

最佳答案

就在文档:)


  hermval2d(x,y,c)
  
  [...]
  
  结果的形状将为c.shape [2:] + x.shape


在您的情况下,这似乎返回针对x中每个y第2d数组评估的ic[:,:,i]的Hermite值。

关于python - numpy中的Hermite值数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25250912/

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