帮我写一个牛顿迭代法求解非线性方程的数值解的代码

当然可以，以下是一个用牛顿迭代法求解非线性方程的数值解的 Python 代码示例：

def newton_raphson(f, df, x0, tol=1e-6, max_iter=100):
    """
    使用牛顿-拉夫逊迭代法求解非线性方程的数值解
    :param f: 目标方程
    :param df: 目标方程的导数
    :param x0: 初始猜测
    :param tol: 容忍误差
    :param max_iter: 最大迭代次数
    :return: 数值解
    """
    x = x0
    for i in range(max_iter):
        fx = f(x)
        if abs(fx) < tol:
            return x
        dfx = df(x)
        if abs(dfx) < tol:
            return None
        x -= fx / dfx
    return None

其中，f 和 df 分别为目标方程和目标方程的导数，x0 是初始猜测，tol 是容忍误差，max_iter 是最大迭代次数。函数返回数值解。

你可以将 f 和 df 定义为 lambda 函数，例如：

f = lambda x: x ** 3 - x - 1
df = lambda x: 3 * x ** 2 - 1

然后调用函数 `newton_raphson(f, df, x0)` 即可得到数值解。