在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法_五阶方程的解 - CSDN文库

求解多项式

多项式拟合

42 浏览量更新于2023-05-11 评论 1 收藏 30KB PDF 举报

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在在python中利用中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法求解多项式以及多项式拟合的方法

今天小编就为大家分享一篇在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法，具有很好的参考价值，

希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

构建一个二阶多项式：x^2 - 4x + 3

多项式求解多项式求解

>>> p = np.poly1d([1,-4,3]) #二阶多项式系数

>>> p(0) #自变量为0时多项式的值

3

>>> p.roots #多项式的根

array([3., 1.])

>>> p(p.roots) #多项式根处的值

array([0., 0.])

>>> p.order #多项式的阶数

2

>>> p.coeffs #多项式的系数

array([ 1, -4, 3])

>>>

多项式拟合

用三阶多项式去拟合用三阶多项式去拟合

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

n_dot = 20

n_order = 3 #阶数

x = np.linspace(0,1,n_dot) #[0,1]之间创建20个点

y = np.sqrt(x) + 0.2*np.random.rand(n_dot)

p = np.poly1d(np.polyfit(x,y,n_order)) #拟合并构造出一个3次多项式

print(p.coeffs) #输出拟合的系数，顺序从高阶低阶

#画出拟合出来的多项式所表达的曲线以及原始的点

t = np.linspace(0,1,200)

plt.plot(x,y,'ro',t,p(t),'-')

plt.show()

以上这篇在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参

考，也希望大家多多支持我们。

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