在Python-NumPy中对多项式进行微分并设置导数

在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中对多项式进行微分并设置导数。

numpy.polynomial.polynomial.polyder 方法

Numpy库提供了numpy.polynomial.polynomial.polyder()方法来微分一个多项式并设置导数。多项式系数沿轴线微分了m次。每次迭代的结果都要乘以scl（缩放系数用于变量的线性变化）。参数c是一个沿各轴从低度到高度的系数数组。例如，[5,6,7]表示多项式5+6x+7x2，而[[5,6],[5,6]]表示5+5x+6y+6xy，如果轴=0为x，轴=1为y。

语法: polynomial.polynomial.polyder(c, m=1, scl=1, axis=0)

参数:

• c: 类似数组的对象。一个多项式系数的集合。I
• m: （可选）所取的导数数量不能是负数。标准值为1。
• scl：（可选）每个微分都要乘以scl。最终结果是与sclm.相乘。标准值为1。
• axis：（可选），int。计算导数的轴。默认为0。如果是沿着列轴应该设置为1。

返回：导数的多项式系数。

示例 1:

在这个例子中，导入了NumPy包并创建了一个代表多项式系数的数组。numpy.polynomial.polynomial.polyder()被用来对多项式进行微分并设置导数。通过使用.shape, .dtype和.ndim属性找到数组的形状、数据类型和尺寸。

import numpy as np
from numpy.polynomial import polynomial as P
  
# Creating an array of polynomial coefficients
c = np.array([5,6,7,8])
print(c)
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",c.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",c.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",c.dtype)
  
  
# To differentiate a polynomial.
print(P.polyder(c, 3))

输出:

[5 6 7 8]
Shape of the array is :  (4,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  int64
[48.]

示例 2:

在这个例子中，多项式的导数是沿列轴设置为’1’而发现的。

# import packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import polynomial as P
  
# Creating an array of polynomial coefficients
array = np.array([[5,6,7]])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# differentiating the polynomial along columns
print(P.polyder(array,m=2,axis=1))

输出:

[[5 6 7]]
Shape of the array is :  (1, 3)
The dimension of the array is :  2
Datatype of our Array is :  int64
[[14.]]