python多项式函数的简单介绍

python牛顿法求多项式的根

#includeiostream.h

#includemath.h

#includeconio.h

const int N=200;

//带入原函数后所得的值

double f(float x)

{

return (x*x*x-1.8*x*x+0.15*x+0.65);

}

//带入一阶导函数后所得的值

double f1(double x)

{

return (3*x*x-3.6*x+0.15);

}

//牛顿迭代函数

double F(double x)

{

double x1;

x1=x-1.0*f(x)/f1(x);

return (x1);

}

void main()

{

double x0,D_value,x1,y[4];

int k=0,count=0;

for(;;)

{

if(count==3)break;

cout"输入初始值:";

cinx0;

do

{

k++;

x1=F(x0);

D_value=fabs(x1-x0);

x0=x1;

}

while((D_value0.000005)(k=N));

for(int j=0,flag=0;jcount;j++)

{

if(fabs(y[j]-x1)0.000005)

{ flag=1;

cout"该数值附近的根已经求出，请重新换近似值"endl;

break;

}

}

if(flag==1)

continue;

else

{

cout"方程的一个根："x1","" 迭代次数为："kendl;

y[count]=x1;

count++;

}

//else

//cout"计算失败!"endl;

}

}

//你的程序其实没问题，牛顿迭代法本身循环一次只能找到一个答案，只要再建一个循环控制使

//用迭代法的次数和判断根的个数就行。我又加了一个判断是否有重复的根的循环。

//希望能对你有所帮助。

急求 python 使用class定义多项式P（x）=a0=a1x+a2x^2……anx^n 使用__init__()产生一个列表记录a的值

pip install future

from __future__ import division, unicode_literals, print_function

from future.utils import python_2_unicode_compatible

import re

@python_2_unicode_compatible

class P(object):

    def __init__(self,a):

        self.a=a

    def __add__(self,p):

        a,b=self.a, p.a

        if len(self.a)len(p.a):

            a,b=b,a

        for i in range(len(b)):

            a[i]+=b[i]

        return P(a)

                        

    def der(self):

        a=[]

        for i,j in enumerate(self.a,1):

            a.append(i*j)        

        return self._getStr('dP(x)/dx = ',a)

    def ind(self):

        a=[]

        for i,j in enumerate(self.a,1):

            a.append(i/j)        

        return self._getStr('P(x)dx = ',['c']+a)        

        

    def _getStr(self,prefix='P(x) = ',a=None):

        if not a:

            a=self.a

        s=''        

        for i,j in enumerate(a):

            if j:

                if 0==i:

                    s=j

                else:

                    if not s:

                        s='{}x^{}'.format(j,i)

                    else:

                        s='{} + {}x^{}'.format(s,j,i)

        if not s:

            s='0'        

        s=re.sub(r'x\^1 ','x ',s)

        s=re.sub(r'^1x| 1x',' x',s)

        return '{}{}'.format(prefix,s)

                                                

    def __str__(self):

        return self._getStr()

def main():

    p1=P([1,2,3])

    p2=P([0,1,0,1,6,77,8])    

    print('p1:',p1)

    print('p2:',p2)

    print('p1+p2:',p1+p2)

    print('derivative of p1:',p1.der())

    print('indefinite of p2:',p2.ind())

if __name__=='__main__':

    main()

python实现两个多项式相乘

可以用数组存放多项式系数，数组长度是次数十1，根据乘法规则，求解积的各系数，并存储。结果数组的长度是两多项式次数和十1。

Python 中的函数拟合

很多业务场景中，我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据，以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)

本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合。

通过多项式拟合，我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。

运行结果：

对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可。

运行结果：

python中有没有求legendre多项式的解的函数

他们以后被命名 Adrien-Marie Legendre. 这 常微分方程 频繁地运用到 物理 并且其他技术领域。 特别是当在球状坐标解决 Laplace的等式 (和关连 偏微分方程) 时.

Legendre微分方程也许使用标准解决 电源串联 方法。 等式有 规则单一点 在 x= ± 1如此，级数解关于起源只将一般来说，聚合为 |x| 1. 当 n是整数，解答Pn是规则的(x) x=1也是正规兵在 x=-1和系列为这种解答终止(即。 是多项式)。