Python| Numpy np.hermevander2d() 方法
在np.hermevander2d()方法的帮助下，我们可以使用np.hermevander2d()方法获得具有度 x 和 y 的给定二维数据的伪范德蒙矩阵。
Syntax : np.hermevander2d(x, y, [x_deg, y_deg])
Return : Return the pseudo vandermonde matrix of given 2-D data.
示例 #1：
在这个例子中，我们可以看到，通过使用np.hermevander2d()方法，我们能够通过使用该方法获得具有度 (x, y) 的给定二维数据的伪范德蒙矩阵。
# import numpy and hermevander2d
import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite_e import hermevander2d
x = np.array([0.1, 0.2])
y = np.array([2, 0.2])
x_deg, y_deg = 2, 3
# using np.hermevander2d() method
gfg = hermevander2d(x, y, [x_deg, y_deg])
print(gfg)
输出 ：
[[ 1. 2. 3. 2. 0.1 0.2 0.3 0.2
-0.99 -1.98 -2.97 -1.98 ]
[ 1. 0.2 -0.96 -0.592 0.2 0.04 -0.192 -0.1184
-0.96 -0.192 0.9216 0.56832]]
示例 #2：
# import numpy and hermevander2d
import numpy as np
from numpy.polynomial.hermite_e import hermevander2d
x = np.array([1.01, 2.02, 3.03])
y = np.array([10.1, 20.2, 30.3])
x_deg, y_deg = 1, 1
# using np.hermevander2d() method
gfg = hermevander2d(x, y, [x_deg, y_deg])
print(gfg)
输出 ：
[[ 1. 10.1 1.01 10.201]
[ 1. 20.2 2.02 40.804]
[ 1. 30.3 3.03 91.809]]