原文:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.poly1d.html
校对:(虚位以待)
numpy.
poly1d
(c_or_r, r=0, variable=None)[source]一维多项式类。
一个方便类,用于封装对多项式的“自然”操作,以便所述操作可以采用其在代码中的常规形式(参见示例)。
参数: | c_or_r:array_like
r:bool,可选
variable:str,可选
|
---|
例子
构造多项式:
>>> p = np.poly1d([1, 2, 3])
>>> print(np.poly1d(p))
2
1 x + 2 x + 3
评估处的多项式:
>>> p(0.5)
4.25
找到根:
>>> p.r
array([-1.+1.41421356j, -1.-1.41421356j])
>>> p(p.r)
array([ -4.44089210e-16+0.j, -4.44089210e-16+0.j])
上一行中的这些数字表示(0,0)到机器精度
显示系数:
>>> p.c
array([1, 2, 3])
显示顺序(去除前导零系数):
>>> p.order
2
显示多项式中的k次方的系数(相当于p.c[-(i+1)]
):
>>> p[1]
2
多项式可以加,减,乘和除(返回商和余数):
>>> p * p
poly1d([ 1, 4, 10, 12, 9])
>>> (p**3 + 4) / p
(poly1d([ 1., 4., 10., 12., 9.]), poly1d([ 4.]))
asarray(p)
给出系数数组,因此多项式可以用于所有接受数组的函数:
>>> p**2 # square of polynomial
poly1d([ 1, 4, 10, 12, 9])
>>> np.square(p) # square of individual coefficients
array([1, 4, 9])
可以使用variable
参数修改p的字符串表示中使用的变量:
>>> p = np.poly1d([1,2,3], variable='z')
>>> print(p)
2
1 z + 2 z + 3
从它的根构造一个多项式:
>>> np.poly1d([1, 2], True)
poly1d([ 1, -3, 2])
这是与通过以下获得的相同的多项式:
>>> np.poly1d([1, -1]) * np.poly1d([1, -2])
poly1d([ 1, -3, 2])
属性
coeffs | |
订购 | |
变量 |
方法
__call__ (val) |
|
deriv ([m]) |
返回此多项式的导数。 |
integ ([m,k]) |
返回此多项式的反向积分(不确定积分)。 |