在 Python 中对多项式进行微分
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要对多项式进行微分，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.polyder() 方法。返回沿轴微分 m 次的多项式系数 c。每次迭代时，结果都会乘以 scl(缩放因子用于变量的线性变化)。参数 c 是沿每个轴从低到高阶的系数数组，例如，[1,2,3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1,2],[1,2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y(如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y)。
该方法返回导数的多项式系数。第一个参数 c 是多项式系数数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。第二个参数 m 是求导数的个数，必须为非负数。(默认值:1)
第三个参数是 scl。每个微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这用于变量的线性变化。(默认值:1)。第四个参数是 axis。它是求导的轴。(默认值:0)。结果是 (d/dx)(c) = 2 + 6x + 12x**2
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np from numpy.polynomial import polynomial as P
创建多项式系数数组，即 1 + 2x + 3x**2 + 4x** 3 −
c = np.array([1,2,3,4])
Display the coefficient array −
print("我们的系数数组...\n",c)
检查维度 −
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
获取形状 −
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
要区分多项式，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.polyder() 方法 −
print("\n结果...\n",P.polyder(c))
示例
import numpy as np
from numpy.polynomial import polynomial as P
# 创建多项式系数数组，即
# 1 + 2x + 3x**2 + 4x**3
c = np.array([1,2,3,4])
# 显示系数数组
print("我们的系数数组...\n",c)
# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\n",c.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",c.dtype)
# 获取形状
print("\n我们的数组对象的形状...\n",c.shape)
# 要区分多项式，请使用 Python Numpy 中的 polynomial.polyder() 方法。
# 返回沿轴微分 m 次的多项式系数 c。每次迭代时，结果都会乘以 scl(缩放因子用于线性改变变量)。参数 c 是沿每个轴从低到高阶的系数数组，例如，[1,2,3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1,2],[1,2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y(如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y)。
print("\n结果...\n",P.polyder(c))
输出
我们的系数数组... [1 2 3 4] 我们的数组的维度... 1 我们的数组对象的数据类型... int64 我们的数组对象的形状... (4,) 结果... [ 2. 6. 12.]
