在 Python 中对具有多维系数的多项式沿特定轴进行微分

要对多项式进行微分，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyder() 方法。返回沿轴 m 次微分的系数 c。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 是一个数组，包含沿每个轴从低到高次幂的系数，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 且 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。每次微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这是用于变量的线性变化。（默认值：1）。第四个参数是 axis。它是进行微分的轴。（默认值：0）。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
from numpy.polynomial import polynomial as P

创建多项式系数的多维数组，即 -

c = np.arange(4).reshape(2,2)

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)

要对多项式进行微分，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyder() 方法 -

print("\nResult...\n",P.polyder(c, axis = 1))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import polynomial as P

# Create a multidimensional array of polynomial coefficients i.e.
c = np.arange(4).reshape(2,2)

# 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.
print("\nResult...\n",P.polyder(c, axis = 1))

输出

Our coefficient Array...
   [[0 1]
   [2 3]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
   [[1.]
   [3.]]

更新于： 2022-02-28

139 次浏览

开启你的 职业生涯

通过完成课程获得认证

开始学习
广告