numpy.poly1d#
- класс numpy.poly1d(c_or_r, r=False, переменная=None)[источник]#
Одномерный полиномиальный класс.
Примечание
Это часть старого API полиномов. Начиная с версии 1.4, новый API полиномов, определенный в
numpy.polynomialпредпочтительнее. Сводку различий можно найти в руководство по переходу.Удобный класс, используемый для инкапсуляции "естественных" операций над полиномами, чтобы эти операции могли принимать свою обычную форму в коде (см. Примеры).
- Параметры:
- c_or_rarray_like
Коэффициенты полинома в порядке убывания степеней, или, если значение второго параметра равно True, корни полинома (значения, при которых полином равен 0). Например,
poly1d([1, 2, 3])возвращает объект, который представляет \(x^2 + 2x + 3\), тогда какpoly1d([1, 2, 3], True)возвращает один, который представляет \((x-1)(x-2)(x-3) = x^3 - 6x^2 + 11x -6\).- rbool, необязательно
Если True, c_or_r указывает корни полинома; по умолчанию равно False.
- переменнаяstr, optional
Изменяет переменную, используемую при печати p из x to
variable(см. Примеры).
Примеры
>>> import numpy as np
Построить полином \(x^2 + 2x + 3\):
>>> import numpy as np
>>> p = np.poly1d([1, 2, 3]) >>> print(np.poly1d(p)) 2 1 x + 2 x + 3
Вычислить полином в \(x = 0.5\):
>>> p(0.5) 4.25
Найти корни:
>>> p.r array([-1.+1.41421356j, -1.-1.41421356j]) >>> p(p.r) array([ -4.44089210e-16+0.j, -4.44089210e-16+0.j]) # may vary
Эти числа в предыдущей строке представляют (0, 0) с точностью до машинной точности
Показать коэффициенты:
>>> p.c array([1, 2, 3])
Отобразить порядок (ведущие нулевые коэффициенты удалены):
>>> p.order 2
Показать коэффициент k-й степени в полиноме (что эквивалентно
p.c[-(i+1)]):>>> p[1] 2
Полиномы можно складывать, вычитать, умножать и делить (возвращает частное и остаток):
>>> p * p poly1d([ 1, 4, 10, 12, 9])
>>> (p**3 + 4) / p (poly1d([ 1., 4., 10., 12., 9.]), poly1d([4.]))
asarray(p)возвращает массив коэффициентов, поэтому полиномы могут быть использованы во всех функциях, принимающих массивы:>>> p**2 # square of polynomial poly1d([ 1, 4, 10, 12, 9])
>>> np.square(p) # square of individual coefficients array([1, 4, 9])
Переменная, используемая в строковом представлении p может быть изменён, используя
variableпараметр:>>> p = np.poly1d([1,2,3], variable='z') >>> print(p) 2 1 z + 2 z + 3
Построить полином из его корней:
>>> np.poly1d([1, 2], True) poly1d([ 1., -3., 2.])
Это тот же полином, что получен:
>>> np.poly1d([1, -1]) * np.poly1d([1, -2]) poly1d([ 1, -3, 2])
- Атрибуты:
Методы