在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法

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>>>

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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