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:)中
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i和c[:,:,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/