在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法

Python  /  管理员 发布于 8年前   450

构建一个二阶多项式：x^2 - 4x + 3

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

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npn_dot = 20n_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()

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