在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法_Python

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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在python中利用numpy求解多项式以及多项式拟合的方法

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