Để phân biệt một đa thức, hãy sử dụng phương thức polynomial.polyder () trong Python Numpy. Trả về các hệ số đa thức c phân biệt m lần dọc theo trục. Tại mỗi lần lặp, kết quả được nhân với scl (hệ số tỷ lệ được sử dụng trong một biến thay đổi tuyến tính). Đối số c là một mảng các hệ số từ thấp đến cao dọc theo mỗi trục, ví dụ:[1,2,3] đại diện cho đa thức 1 + 2 * x + 3 * x ** 2 while [[1,2], [ 1,2]] đại diện cho 1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x * y nếu axis =0 là x và axis =1 là y.
Phương thức trả về Hệ số đa thức của đạo hàm. Tham số thứ nhất, c là một mảng các hệ số đa thức. Nếu c là nhiều chiều, trục khác nhau tương ứng với các biến khác nhau với mức độ trong mỗi trục được cho bởi chỉ số tương ứng. Tham số thứ 2, m là số đạo hàm được lấy, phải không âm. (Mặc định:1). Tham số thứ 3 là scl. Mỗi sự khác biệt được nhân với scl. Kết quả cuối cùng là phép nhân với scl ** m. Điều này được sử dụng trong một biến thay đổi tuyến tính. (Mặc định:1). Tham số thứ 4 là trục. Đó là trục mà đạo hàm được lấy. (Mặc định:0).
Các bước
Đầu tiên, hãy nhập các thư viện được yêu cầu -
import numpy as np from numpy.polynomial import polynomial as P
Tạo một mảng nhiều chiều gồm các hệ số đa thức, tức là -
c = np.arange(4).reshape(2,2)
Hiển thị mảng hệ số -
print("Our coefficient Array...\n",c) Kiểm tra các thứ nguyên -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
Lấy Datatype -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype) Lấy hình dạng -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
Để phân biệt một đa thức, hãy sử dụng phương thức polynomial.polyder () trong Python Numpy. Trả về các hệ số đa thức c phân biệt m lần dọc theo trục. Tại mỗi lần lặp, kết quả được nhân với scl (hệ số tỷ lệ được sử dụng trong một biến thay đổi tuyến tính). Đối số c là một mảng các hệ số từ thấp đến cao dọc theo mỗi trục, ví dụ:[1,2,3] đại diện cho đa thức 1 + 2 * x + 3 * x ** 2 while [[1,2], [ 1,2]] đại diện cho 1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x * y nếu axis =0 là x và axis =1 là y -
print("\nResult...\n",P.polyder(c, axis = 1)) Ví dụ
import numpy as np
from numpy.polynomial import polynomial as P
# Create a multidimensional array of polynomial coefficients i.e.
c = np.arange(4).reshape(2,2)
# Display the coefficient array
print("Our coefficient Array...\n",c)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
# To differentiate a polynomial, use the polynomial.polyder() method in Python Numpy.
print("\nResult...\n",P.polyder(c, axis = 1)) Đầu ra
Our coefficient Array... [[0 1] [2 3]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result... [[1.] [3.]]