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

>>> 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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