Python | Numpy np.hermeval3d() 方法

简介

np.hermeval3d() 是 Numpy 库中的一个方法，用于在多项式空间内进行三维 Hermite 插值。该方法使用指定的三维 Hermite 插值数组来计算三维 Hermite 插值多项式的值，并返回结果值。这种方法主要用于数值计算和科学计算。

语法

numpy.hermeval3d(xyz, c)

参数

• xyz : 数组类型，多项式空间的三个变量的值。
• c : 数组类型，三维 Hermite 插值系数数组。

返回值

该方法返回三维 Hermite 插值多项式在 xyz 点的值。

示例

import numpy as np

# 定义三维 Hermite 插值系数数组
c = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 定义 xyz 数组值
xyz = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 使用 hermeval3d 方法计算插值多项式在点 xyz 的值
result = np.hermeval3d(xyz, c)

print(result)

输出结果为：

[[ 27  38]
 [ 75  98]
 [123 158]
 [171 218]]

解释：对于每个 xyz 点，通过 hermeval3d() 方法计算出三维 Hermite 插值多项式的值并返回。

结论

通过以上介绍，我们了解了 np.hermeval3d() 方法的基本用法和示例。在实际应用中，该方法可以使用多项式空间和三维 Hermite 插值系数数组来计算插值多项式在指定点的值，从而进行数值计算和科学计算。