在python中利用numpy求解多項(xiàng)式以及多項(xiàng)式擬合的方法
更新時(shí)間：2019年07月03日 11:37:34 作者：貪狼切
今天小編就為大家分享一篇在python中利用numpy求解多項(xiàng)式以及多項(xiàng)式擬合的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
構(gòu)建一個(gè)二階多項(xiàng)式：x^2 - 4x + 3
多項(xiàng)式求解
>>> p = np.poly1d([1,-4,3]) #二階多項(xiàng)式系數(shù) >>> p(0) #自變量為0時(shí)多項(xiàng)式的值 3 >>> p.roots #多項(xiàng)式的根 array([3., 1.]) >>> p(p.roots) #多項(xiàng)式根處的值 array([0., 0.]) >>> p.order #多項(xiàng)式的階數(shù) 2 >>> p.coeffs #多項(xiàng)式的系數(shù) array([ 1, -4, 3]) >>>
多項(xiàng)式擬合
用三階多項(xiàng)式去擬合
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n_dot = 20 n_order = 3 #階數(shù) x = np.linspace(0,1,n_dot) #[0,1]之間創(chuàng)建20個(gè)點(diǎn) y = np.sqrt(x) + 0.2*np.random.rand(n_dot) p = np.poly1d(np.polyfit(x,y,n_order)) #擬合并構(gòu)造出一個(gè)3次多項(xiàng)式 print(p.coeffs) #輸出擬合的系數(shù)，順序從高階低階 #畫出擬合出來(lái)的多項(xiàng)式所表達(dá)的曲線以及原始的點(diǎn) t = np.linspace(0,1,200) plt.plot(x,y,'ro',t,p(t),'-') plt.show()
以上這篇在python中利用numpy求解多項(xiàng)式以及多項(xiàng)式擬合的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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