Pythonで多項式を微分する

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、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します。 2番目のパラメーターmは、取得さ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、変数の線形変化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）。結果は（d / dx）（c）=2 + 6x + 12x ** 2

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

多項式係数の配列を作成します。つまり、1 + 2x + 3x ** 2 + 4x ** 3-

c = np.array([1,2,3,4])

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 an array of polynomial coefficients i.e.
# 1 + 2x + 3x**2 + 4x**3
c = np.array([1,2,3,4])

# 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.
# Return the polynomial coefficients c differentiated m times along axis. At each iteration the result is multiplied by scl (the scaling factor is for use in a linear change of variable). The argument c is an array of coefficients from low to high degree along each axis, e.g., [1,2,3] represents the polynomial 1 + 2*x + 3*x**2 while [[1,2],[1,2]] represents 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y if axis=0 is x and axis=1 is y.

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

出力

Our coefficient Array...
   [1 2 3 4]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(4,)

Result...
   [ 2. 6. 12.]