在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法
更新时间：2019年07月03日 11:37:34 作者：贪狼切
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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 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()
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