numpy.poly1d #

类 numpy. poly1d ( c_or_r , r = False ,变量= None ) [来源] #

一维多项式类。

笔记

这构成了旧多项式 API 的一部分。从版本 1.4 开始，numpy.polynomial首选中定义的新多项式 API 。差异摘要可以在转换指南中找到。

一个便利类，用于封装多项式的“自然”运算，以便所述运算可以在代码中采用其惯用形式（请参阅示例）。

参数：

c_or_r类似数组: 多项式的系数，以递减幂表示，或者如果第二个参数的值为 True，则为多项式的根（多项式计算结果为 0 时的值）。例如，返回一个表示的对象 poly1d([1, 2, 3])\(x^2 + 2x + 3\)，而返回一个代表poly1d([1, 2, 3], True)\((x-1)(x-2)(x-3) = x^3 - 6x^2 + 11x -6\)。
r布尔值，可选: 如果为 True，则 c_or_r指定多项式的根；默认值为 False。
变量str，可选: 将打印p时使用的变量从x更改为variable （参见示例）。

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

计算多项式的值\(x = 0.5\):

>>> p(0.5)
4.25

寻找根源：

>>> 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

上一行中的这些数字表示机器精度的 (0, 0)

显示系数：

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

显示顺序（删除前导零系数）：

>>> p.order
2

显示多项式中的 k 次方系数（相当于p.c[-(i+1)]）：

>>> p[1]
2

多项式可以加、减、乘、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，因此多项式可以在所有接受数组的函数中使用：

>>> p**2 # square of polynomial
poly1d([ 1,  4, 10, 12,  9])

>>> np.square(p) # square of individual coefficients
array([1, 4, 9])

可以使用以下参数修改p的字符串表示形式中使用的变量variable：

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

从根构造多项式：

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

这与通过以下方法获得的多项式相同：

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

属性：

方法