博客

在Python-NumPy中，可以使用numpy.poly1d类来表示多项式，通过调用poly1d的derivative方法可以进行微分操作，设置m参数值即可指定微分的阶数。

下面以两个示例说明如何对多项式进行微分并设置导数：

示例1：对多项式进行一阶微分

import numpy as np

# 定义一个多项式p(x)
p = np.poly1d([2, 3, 1])

# 对多项式进行一阶微分
dp = p.deriv(m=1)

# 输出原始多项式以及一阶导数
print("原始多项式p(x)为：", p)
print("p(x)的一阶导数dp(x)/dx为：", dp)

运行结果为：

原始多项式p(x)为：    2 x^2 + 3 x + 1
p(x)的一阶导数dp(x)/dx为：    4 x + 3

示例2：对多项式进行二阶微分

import numpy as np

# 定义一个多项式p(x)
p = np.poly1d([2, 3, 1])

# 对多项式进行二阶微分
dp2 = p.deriv(m=2)

# 输出原始多项式以及二阶导数
print("原始多项式p(x)为：", p)
print("p(x)的二阶导数dp2(x)/dx2为：", dp2)

运行结果为：

原始多项式p(x)为：    2 x^2 + 3 x + 1
p(x)的二阶导数dp2(x)/dx2为：    4

通过上面的示例，我们可以看到，在Python-NumPy中对多项式进行微分非常方便，只需要调用numpy.poly1d的derivative方法并设置对应的阶数参数即可。