在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法
构建一个二阶多项式：x^2-4x+3
多项式求解
>>>p=np.poly1d([1,-4,3])#二阶多项式系数 >>>p(0)#自变量为0时多项式的值 3 >>>p.roots#多项式的根 array([3.,1.]) >>>p(p.roots)#多项式根处的值 array([0.,0.]) >>>p.order#多项式的阶数 2 >>>p.coeffs#多项式的系数 array([1,-4,3]) >>>
多项式拟合
用三阶多项式去拟合
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp n_dot=20 n_order=3#阶数 x=np.linspace(0,1,n_dot)#[0,1]之间创建20个点 y=np.sqrt(x)+0.2*np.random.rand(n_dot) p=np.poly1d(np.polyfit(x,y,n_order))#拟合并构造出一个3次多项式 print(p.coeffs)#输出拟合的系数，顺序从高阶低阶 #画出拟合出来的多项式所表达的曲线以及原始的点 t=np.linspace(0,1,200) plt.plot(x,y,'ro',t,p(t),'-') plt.show()
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