python - numpy 中的 hermite 值数组

Question

我有一个看起来像列表值的数据结构，我正在尝试使用 numpy 从它们计算 (x,y) 2d hermite 函数。我正在尝试使用尽可能多的 numpy 数组，因为尽可能快地使用 Fortran 可以提高性能(我希望 x 在实践中有数千个 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[:])

这会返回一个关于 hermval2d 形状的错误，根据只是运行 hermval2d 函数而不是分配它:

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，这正是您对 documentation 的期望.那我在这里错过了什么？分数是多少？

Answer 1

它就在文档中 :)

hermval2d(x, y, c)

[...]

The shape of the result will be c.shape[2:] + x.shape

在你的例子中，这似乎返回了 x 和 y 的 Hermite 值，为 c 中的每个 i 二维数组计算[:,:,i].