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。我试图尽可能多地使用numpy数组，因为你可以尽快获得Fortran的性能提升（我期待x实际上有数千个3阵列）。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，这是你对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）

     

[...]

     

结果的形状为c.shape [2：] + x.shape

在您的情况下，这似乎会返回x的{​​{1}}和y的Hermite值，并为i中的每个c[:,:,i]第2个数组进行评估。