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Poly1d

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numpy.poly1d .__ call __

numpy.poly1d

class numpy.poly1d(c_or_r, r=0, variable=None)[source]

一维多项式类。

一个方便类,用于封装对多项式的“自然”操作,以便所述操作可以采用其在代码中的常规形式(参见示例)。

参数:

c_or_r:array_like

多项式的系数,以降低的功率,或者如果第二个参数的值为True,多项式的根(多项式计算结果为0的值)。例如,poly1d([1, 2, 3])返回表示x^2 + 2x + 3 ,而poly1d([1, 2, 3], True)一个代表(x-1)(x-2)(x-3) = x^3 - 6x^2 + 11x -6

r:bool,可选

如果为真,则c_or_r指定多项式的根;默认值为False。

variable:str,可选

更改将px更改为variable时使用的变量(请参阅示例)。

例子

构造多项式x^2 + 2x + 3

>>> p = np.poly1d([1, 2, 3])
>>> print(np.poly1d(p))
   2
1 x + 2 x + 3

评估x = 0.5处的多项式:

>>> p(0.5)
4.25

找到根:

>>> p.r
array([-1.+1.41421356j, -1.-1.41421356j])
>>> p(p.r)
array([ -4.44089210e-16+0.j,  -4.44089210e-16+0.j])

上一行中的这些数字表示(0,0)到机器精度

显示系数:

>>> p.c
array([1, 2, 3])

显示顺序(去除前导零系数):

>>> p.order
2

显示多项式中的k次方的系数(相当于p.c[-(i+1)]):

>>> p[1]
2

多项式可以加,减,乘和除(返回商和余数):

>>> p * p
poly1d([ 1,  4, 10, 12,  9])
>>> (p**3 + 4) / p
(poly1d([  1.,   4.,  10.,  12.,   9.]), poly1d([ 4.]))

asarray(p)给出系数数组,因此多项式可以用于所有接受数组的函数:

>>> p**2 # square of polynomial
poly1d([ 1,  4, 10, 12,  9])
>>> np.square(p) # square of individual coefficients
array([1, 4, 9])

可以使用variable参数修改p的字符串表示中使用的变量:

>>> p = np.poly1d([1,2,3], variable='z')
>>> print(p)
   2
1 z + 2 z + 3

从它的根构造一个多项式:

>>> np.poly1d([1, 2], True)
poly1d([ 1, -3,  2])

这是与通过以下获得的相同的多项式:

>>> np.poly1d([1, -1]) * np.poly1d([1, -2])
poly1d([ 1, -3,  2])

属性

coeffs  
订购  
变量  

方法

__call__(val)
deriv([m]) 返回此多项式的导数。
integ([m,k]) 返回此多项式的反向积分(不确定积分)。