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法律研究在 Python 中對多項式求導
在 Python Numpy 中，可以使用 polynomial.polyder() 方法對多項式求導。沿軸對多項式係數 c 求 m 次導數。在每次迭代中，結果都乘以 scl（縮放因子用於變數的線性變化）。引數 c 是一個從低到高次冪的係數陣列，例如，[1,2,3] 表示多項式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1,2],[1,2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y（如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。
該方法返回導數的多項式係數。第一個引數 c 是一個多項式係數陣列。如果 c 是多維的，則不同的軸對應於不同的變數，每個軸的次數由相應的索引給出。第二個引數 m 是導數的次數，必須是非負數。（預設值：1）
第三個引數是 scl。每個微分都乘以 scl。最終結果是乘以 scl**m。這用於變數的線性變化。（預設值：1）。第四個引數是 axis。它是求導的軸。（預設值：0）。結果是 (d/dx)(c) = 2 + 6x + 12x**2
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np from numpy.polynomial import polynomial as P
建立一個多項式係數陣列，即 1 + 2x + 3x**2 + 4x**3 -
c = np.array([1,2,3,4])
顯示係數陣列 -
print("Our coefficient Array...\n",c)檢查維度 -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)獲取資料型別 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)獲取形狀 -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)在 Python Numpy 中，可以使用 polynomial.polyder() 方法對多項式求導 -
print("\nResult...\n",P.polyder(c))示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import polynomial as P
# Create an array of polynomial coefficients i.e.
# 1 + 2x + 3x**2 + 4x**3
c = np.array([1,2,3,4])
# Display the coefficient array
print("Our coefficient Array...\n",c)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
# To differentiate a polynomial, use the polynomial.polyder() method in Python Numpy.
# Return the polynomial coefficients c differentiated m times along axis. At each iteration the result is multiplied by scl (the scaling factor is for use in a linear change of variable). The argument c is an array of coefficients from low to high degree along each axis, e.g., [1,2,3] represents the polynomial 1 + 2*x + 3*x**2 while [[1,2],[1,2]] represents 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y if axis=0 is x and axis=1 is y.
print("\nResult...\n",P.polyder(c))輸出
Our coefficient Array... [1 2 3 4] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (4,) Result... [ 2. 6. 12.]
更新時間： 2022-03-01
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