numpy polyder
时间: 2024-06-04 13:04:58 浏览: 14
NumPy中的`polyder`函数是用于计算多项式的导数的函数。它接受两个参数,第一个参数是一个一维多项式系数数组,第二个参数是表示要求导数的阶数。例如,将一个多项式数组[1, 2, 3, 4]作为输入,如果要求其一阶导数,则可以通过调用`numpy.polyder([1, 2, 3, 4], 1)`来计算。
`polyder`函数会返回一个新的一维多项式系数数组,表示输入多项式的导数。如果输入的多项式次数小于等于求导次数,则返回一个空数组。需要注意的是,`polyder`函数仅适用于一维多项式,即只能处理单变量多项式。
相关问题
解释代码poly = numpy.polyfit(date_data, price_data, 4) # 拟合多项式 der = numpy.polyder(poly) val = numpy.polyval(poly, date_data) plt.plot(date_data, price_data, lw=1) plt.plot(date_data, val, lw=2) if forcast_price > numpy.polyval(der, date_data[-1]) * 30 + price_data[-1] > 0.7 * forcast_price: forcast_price = numpy.polyval(der, date_data[-1]) * 30 + price_data[-1] forcast_price = int(forcast_price) dict = {'now_price': now_price, 'lowest_price': lowest_price, 'forcast_price': forcast_price, 'result': result_beforedump}
这段代码是使用numpy库中的polyfit函数对处理后的数据集进行多项式拟合,并计算出拟合多项式的导函数和该多项式在数据集上的取值。然后,它使用Matplotlib库绘制原始数据和拟合多项式的曲线。接下来,它根据拟合多项式的导函数预测未来价格,并将其与一个预测价格进行比较,以便确定预测是否可靠。最后,它将结果以字典的形式保存,其中包括当前价格、历史最低价格、预测价格和处理后的数据集。
利用numpy中的多项式处理函数,编程计算在和时的值,并输出的一阶导数和二阶导数。
好的,我可以帮您解答这个问题。下面是利用numpy中的多项式处理函数,计算x² + 2x + 1在x=2时的值,以及其一阶导数和二阶导数的代码:
```python
import numpy as np
# 定义多项式
p = np.poly1d([1, 2, 1])
# 计算在x=2时的值
val = p(2)
print('在x=2时的值:', val)
# 求一阶导数
dp = np.polyder(p, m=1)
val1 = dp(2)
print('一阶导数:', val1)
# 求二阶导数
d2p = np.polyder(p, m=2)
val2 = d2p(2)
print('二阶导数:', val2)
```
输出结果为:
```
在x=2时的值: 9
一阶导数: 6
二阶导数: 2
```
希望能够帮到您!
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