生成一段封装好的可以使用牛顿迭代公式的代码

好的，以下是一段使用牛顿迭代法求解函数零点的示例代码：

def newton_raphson(f, f_prime, x0, eps=1e-6, max_iter=100):
    """
    使用牛顿迭代法求解函数零点
    :param f: 目标函数
    :param f_prime: 目标函数的导数
    :param x0: 初始迭代值
    :param eps: 迭代精度
    :param max_iter: 最大迭代次数
    """
    x = x0
    for i in range(max_iter):
        fx = f(x)
        if abs(fx) < eps:
            break
        fpx = f_prime(x)
        if abs(fpx) < 1e-14:
            break
        x = x - fx / fpx
    return x

其中，参数 `f` 和 `f_prime` 分别为目标函数和其导数，`x0` 为初始迭代值，`eps` 为迭代精度，`max_iter` 为最大迭代次数。函数会尝试通过迭代计算函数零点，并返回计算得到的近似解。在迭代过程中，如果函数值 `fx` 的绝对值小于迭代精度 `eps`，或者函数导数 `fpx` 的绝对值小于一个非常小的数（比如 `1e-14`），则迭代结束。

你可以根据具体的问题，将目标函数和其导数传递给函数，并指定适当的初始迭代值、迭代精度和最大迭代次数来求解函数的零点。