Pythonで多次元係数を使用して多項式を微分する

多項式を区別するには、Python Numpyのpolynomial.polyder（）メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分された多項式係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます（スケーリング係数は変数の線形変化で使用するためのものです）。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。

このメソッドは、導関数の多項式係数を返します。最初のパラメーターcは、多項式係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は異なる変数に対応し、各軸の次数は対応するインデックスで指定されます。

2番目のパラメーターmは、取られた導関数の数であり、負でない必要があります。 （デフォルト：1）。 3番目のパラメーターはsclです。各微分はsclで乗算されます。最終結果はscl**mによる乗算です。これは、変数の線形変更で使用するためのものです。 （デフォルト：1）。 4番目のパラメータは軸です。これは、導関数が取られる軸です。 （デフォルト：0）。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np
from numpy.polynomial import polynomial as P

多項式係数の多次元配列を作成します。つまり、-

c = np.arange(4).reshape(2,2)

係数配列を表示する-

print("Our coefficient Array...\n",c)

寸法を確認してください-

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

データ型を取得-

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

形をとる-

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

多項式を区別するには、Python Numpyのpolynomial.polyder（）メソッドを使用します-

print("\nResult...\n",P.polyder(c))

例

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))

出力

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...
   [[2. 3.]]