python数值分析

数值分析是一门研究利用计算机和数值方法解决数学问题的学科。在Python中，可以使用各种数值分析的方法和库来解决数学问题。例如，可以使用牛顿迭代法来求解方程的根，可以使用最小二乘法进行线性回归分析。

牛顿迭代法是一种通过不断迭代逼近函数的根的方法。通过给定一个初始点和迭代公式，可以通过迭代计算来逼近函数的根。在Python中，可以使用如下代码来实现牛顿迭代法求解方程的根：

def function(x):
    return x**3 - 2*x - 5

def daoshu(x):
    return 3*x**2-2

def Newton(x,eps):
    count=0
    while abs(function(x))>eps:
        x=x-function(x)/daoshu(x)
        count=count+1
    return count,x

x=3
eps=0.0000001
count,mid=Newton(x,eps)
print("迭代%d次得到的根是%f" %(count,mid))

最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的方法。在Python中，可以使用SciPy库的optimize模块中的least_squares函数来进行最小二乘法拟合。下面是一个使用最小二乘法进行线性拟合的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize
import numpy as np

# 拉伸倍数
x = np.array(\[1.9,2,2.1,2.5,2.7,2.7,3.5,3.5,4,4,4.5,4.6,5,5.2,6,6.3,6.5,7.1,8,8,8.9,9,9.5,10\])
# 强度
y = np.array(\[1.4,1.3,1.8,2.5,2.8,2.5,3,2.7,4,3.5,4.2,3.5,5.5,5,5.5,6.4,6,5.3,6.5,7,8.5,8,8.1,8.1\])

# 定义误差
def regula(p):
    a,b = p
    return y - a*x-b

# 使用最小二乘法确定a和b
result = optimize.least_squares(regula,\[1,0\])
a,b = result.x

print('线性拟合的结果：a为%s,b为%s'%(a,b))

plt.scatter(x,y,label='真实值')
plt.plot(x,a*x+b,'r',label='拟合直线')
plt.legend()
plt.title('纤维线性拟合')
plt.xlabel('拉伸倍数')
plt.ylabel('强度')
plt.xlim(0,11)
plt.ylim(0,9)
plt.show()

以上是关于Python数值分析的一些简单介绍和示例代码。希望对你有所帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python数值分析](https://blog.csdn.net/qq_42698959/article/details/105372650)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python数据分析-数值计算基础](https://blog.csdn.net/csdn1561168266/article/details/129011041)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]