numpy.poly1d#

class numpy.poly1d(c_or_r, r=False, variable=None)[源代码]#

一个一维多项式类.

备注

这是旧的多项式API的一部分.自版本1.4起,新的多项式API定义在 numpy.polynomial 中是首选.差异的总结可以在过渡指南中找到.

一个便利类,用于封装多项式上的”自然”操作,以便这些操作在代码中采用其习惯形式（参见示例）.

参数:

c_or_rarray_like: 多项式的系数,按降幂排列,或者如果第二个参数的值为 True,则为多项式的根（多项式求值为 0 的值）.例如,``poly1d([1, 2, 3])`` 返回一个表示 \(x^2 + 2x + 3\) 的对象,而 poly1d([1, 2, 3], True) 返回一个表示 \((x-1)(x-2)(x-3) = x^3 - 6x^2 + 11x -6\) 的对象.
r布尔值, 可选: 如果为真,`c_or_r` 指定多项式的根;默认是假.
variablestr, 可选: 在打印 p 时更改使用的变量从 x 到 `variable`（见示例）.

示例

构造多项式 \(x^2 + 2x + 3\):

>>> import numpy as np

>>> p = np.poly1d([1, 2, 3])
>>> print(np.poly1d(p))
   2
1 x + 2 x + 3

在 \(x = 0.5\) 处评估多项式:

>>> p(0.5)
4.25

找到根:

>>> p.r
array([-1.+1.41421356j, -1.-1.41421356j])
>>> p(p.r)
array([ -4.44089210e-16+0.j,  -4.44089210e-16+0.j]) # may vary

上一行的这些数字表示从 (0, 0) 到机器精度的范围

显示系数:

>>> p.c
array([1, 2, 3])

显示顺序（前导零系数被移除）:

>>> p.order
2

显示多项式中第 k 次幂的系数（这等价于 p.c[-(i+1)]）:

>>> p[1]
2

多项式可以被加、减、乘和除（返回商和余数）:

>>> p * p
poly1d([ 1,  4, 10, 12,  9])

>>> (p**3 + 4) / p
(poly1d([ 1.,  4., 10., 12.,  9.]), poly1d([4.]))

asarray(p) 给出系数数组,因此多项式可以在所有接受数组的函数中使用:

>>> p**2 # square of polynomial
poly1d([ 1,  4, 10, 12,  9])

>>> np.square(p) # square of individual coefficients
array([1, 4, 9])

在 p 的字符串表示中使用的变量可以通过 variable 参数进行修改:

>>> p = np.poly1d([1,2,3], variable='z')
>>> print(p)
   2
1 z + 2 z + 3

从其根构造多项式:

>>> np.poly1d([1, 2], True)
poly1d([ 1., -3.,  2.])

这与通过以下方式获得的相同多项式:

>>> np.poly1d([1, -1]) * np.poly1d([1, -2])
poly1d([ 1, -3,  2])

属性:

方法