python计算牛顿迭代多项式实例分析

(编辑:jimmy 日期: 2024/9/24 浏览:2)

本文实例讲述了python计算牛顿迭代多项式的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:

''' p = evalPoly(a,xData,x).
  Evaluates Newton's polynomial p at x. The coefficient
  vector 'a' can be computed by the function 'coeffts'.
  a = coeffts(xData,yData).
  Computes the coefficients of Newton's polynomial.
'''  
def evalPoly(a,xData,x):
  n = len(xData) - 1 # Degree of polynomial
  p = a[n]
  for k in range(1,n+1):
    p = a[n-k] + (x -xData[n-k])*p
  return p
def coeffts(xData,yData):
  m = len(xData) # Number of data points
  a = yData.copy()
  for k in range(1,m):
    a[k:m] = (a[k:m] - a[k-1])/(xData[k:m] - xData[k-1])
  return a

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

一句话新闻

一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?