python計(jì)算牛頓迭代多項(xiàng)式實(shí)例分析

更新時(shí)間：2015年05月07日 10:31:13 作者：songguo

這篇文章主要介紹了python計(jì)算牛頓迭代多項(xiàng)式的方法,涉及Python數(shù)學(xué)運(yùn)算的相關(guān)技巧,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了python計(jì)算牛頓迭代多項(xiàng)式的方法。分享給大家供大家參考。具體實(shí)現(xiàn)方法如下：

''' p = evalPoly(a,xData,x).
  Evaluates Newton's polynomial p at x. The coefficient
  vector 'a' can be computed by the function 'coeffts'.
  a = coeffts(xData,yData).
  Computes the coefficients of Newton's polynomial.
'''  
def evalPoly(a,xData,x):
  n = len(xData) - 1 # Degree of polynomial
  p = a[n]
  for k in range(1,n+1):
    p = a[n-k] + (x -xData[n-k])*p
  return p
def coeffts(xData,yData):
  m = len(xData) # Number of data points
  a = yData.copy()
  for k in range(1,m):
    a[k:m] = (a[k:m] - a[k-1])/(xData[k:m] - xData[k-1])
  return a

希望本文所述對(duì)大家的Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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