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法律研究在 Python 中对多项式求导
在 Python Numpy 中，可以使用 polynomial.polyder() 方法对多项式求导。沿轴对多项式系数 c 求 m 次导数。在每次迭代中，结果都乘以 scl（缩放因子用于变量的线性变化）。参数 c 是一个从低到高次幂的系数数组，例如，[1,2,3] 表示多项式 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）。
该方法返回导数的多项式系数。第一个参数 c 是一个多项式系数数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的次数由相应的索引给出。第二个参数 m 是导数的次数，必须是非负数。（默认值：1）
第三个参数是 scl。每个微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这用于变量的线性变化。（默认值：1）。第四个参数是 axis。它是求导的轴。（默认值：0）。结果是 (d/dx)(c) = 2 + 6x + 12x**2
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np from numpy.polynomial import polynomial as P
创建一个多项式系数数组，即 1 + 2x + 3x**2 + 4x**3 -
c = np.array([1,2,3,4])
显示系数数组 -
print("Our coefficient Array...\n",c)检查维度 -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)获取数据类型 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)获取形状 -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)在 Python Numpy 中，可以使用 polynomial.polyder() 方法对多项式求导 -
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))输出
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.]
更新时间： 2022-03-01
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