本关任务:使用牛顿迭代法求解一元多项式非线性方程。表达式中的多项式系数和常数皆不超过小数点后4位。浮点数数据类型为float,若有近似解时,使用系统默认浮点数类型直接计算,并将计算结果按照小数点后4位直接截断,本题中表达式阶数不超过8阶。
时间: 2024-05-23 19:15:41 浏览: 25
好的,让我来回答您的问题。您提到的任务需要使用牛顿迭代法来求解一元多项式非线性方程,是这样吗?是的,牛顿迭代法是一种常用的求解非线性方程的方法,能够通过迭代逼近方程的根。在本题中,由于多项式系数和常数均不超过小数点后4位,因此可以使用系统默认的浮点数数据类型float直接计算,最终结果也应当被截断到小数点后4位。同时,本题中多项式的阶数不超过8阶,也需要考虑到求根时的精度问题。
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首先,我们需要导入必要的库:
```python
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
```
然后,我们可以创建一个Pipeline来进行多项式特征转换和线性回归:
```python
from sklearn.pipeline import Pipeline
# 创建Pipeline
pipeline = Pipeline([
('polynomial_features', PolynomialFeatures(degree=1)),
('linear_regression', LinearRegression())
])
```
接下来,我们可以使用Pipeline拟合数据并进行预测:
```python
# 拟合数据
pipeline.fit(X, y)
# 获取线性回归模型的系数
coef = pipeline.named_steps['linear_regression'].coef_
# 打印系数
print(coef)
```
这样,我们就可以通过`pipeline.named_steps['linear_regression'].coef_`获取到线性回归模型的系数,即一元一次方程表达式的系数。请注意,这里的`X`和`y`分别表示输入特征和目标变量的数据。
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