numpy.poly1d#

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

一维多项式类。

注意

这是旧的 polynomial API 的一部分。自 1.4 版本起，推荐使用 numpy.polynomial 中定义的新的 polynomial API。差异总结可在迁移指南中找到。

一个便捷类，用于封装多项式的“自然”运算，以便这些运算可以在代码中采用其惯常的形式（参见示例）。

参数:

c_or_rarray_like: 多项式的系数，按降幂排列；如果第二个参数的值为 True，则表示多项式的根（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。
rbool, optional: 如果为 True，则 c_or_r 指定多项式的根；默认为 False。
variablestr, optional: 更改打印 p 时使用的变量，从 x 更改为 variable（参见示例）。

示例

>>> import numpy as np

构建多项式 \(x^2 + 2x + 3\)

>>> 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

查找根

>>> 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（0, 0）到机器精度

显示系数

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

显示次数（前导零系数已被移除）

>>> p.order
2

显示多项式中 k 次幂的系数（相当于 p.c[-(i+1)]）

>>> p[1]
2

多项式可以进行加、减、乘和除（返回商和余数）运算

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

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

asarray(p) 提供系数数组，因此多项式可用于接受数组的所有函数

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

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

用于 p 字符串表示形式的变量可以通过 variable 参数进行修改

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

从根构建多项式

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

这与通过以下方式获得的多项式相同

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

属性:

方法