roots = np.roots(coefficients) print(roots) 这样就能得到方程的所有根。 在Python中如何处理复杂的高阶方程? 如果方程的系数较复杂或者是符号形式的,可以使用sympy库。sympy提供了符号计算能力,能够处理更复杂的方程。使用solve()函数可以找到高阶方程的解。示例代码如下: from sympy import symbols, solve x = s...
roots = quadratic_formula(1, -5, 6) print("Roots:", roots) 符号计算 使用SymPy库可以进行符号计算,求解方程的解析解。 from sympy import symbols, Eq, solve x = symbols('x') equation = Eq(x2 - 5*x + 6, 0) roots = solve(equation, x) print("Roots:", roots) 总结 用Python求根的方...
(3)*1j)/2] roots = [] for i in range(3): x = (-1/(3*a)) * (b + u[i]*C + delta0 / (u[i]*C)) roots.append(x) return roots # 示例 a, b, c, d = 1, -6, 11, -6 roots = solve_cubic(a, b, c, d) for i, root in enumerate(roots): print(f"Root {i+...
from sympy import symbols, solve # 定义多项式函数 x = symbols('x') polynomial = x**2 - 4*x + 3 # 求多项式函数的根 roots = solve(polynomial, x) # 打印根的值 for root in roots: print(root) 上述代码中,我们首先使用symbols()函数定义了一个符号x,然后定义了一个多项式函数polynomial。接下...
importsympyassp# 定义符号x=sp.symbols('x')# 定义多项式polynomial=x**3-6*x**2+11*x-6# 求根roots=sp.solve(polynomial,x)# 判断是否有实根real_roots=[root.evalf()forrootinrootsifroot.is_real]ifreal_roots:print("多项式有实根:",real_roots)else:print("多项式没有实根。") ...
{x: 2, y: -2} 要查找numpy数组之间的插值交点,可以使用本文中的find_roots()函数: from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npdef find_roots(x, y): s = np.abs(np.diff(np.sign(y))).astype(bool) return x[:-1][s] + np.diff(x)[s] / (np.abs(y[1:][s] / y[:...
{x: 2, y: -2} 要查找numpy数组之间的插值交点,可以使用本文中的find_roots()函数: from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npdef find_roots(x, y): s = np.abs(np.diff(np.sign(y))).astype(bool) return x[:-1][s] + np.diff(x)[s] / (np.abs(y[1:][s] / y[:...
数值解法:通过numpy库的roots()函数可以高效地找到方程的所有根。 符号解法:使用sympy库的solve()函数,可以获得方程的精确解。 数值解法示例 以下是使用numpy求解多次方程的代码示例: AI检测代码解析 importnumpyasnp# 定义系数coefficients=[1,-3,2]# 对应 x^2 - 3x + 2 = 0# 求解方程的根roots=np.roots(...
roots = sp.solve(polynomial, x) print("Roots:", roots) 五、总结 在Python中输入和操作多项式有多种方法,包括手动输入系数、使用NumPy库、使用SymPy库等。每种方法都有其优缺点,选择合适的方法可以根据具体需求和操作复杂程度来决定。手动输入系数适用于简单的多项式计算,NumPy适用于数值计算,SymPy适用于符号计算...
roots = solve(equation, x) print(roots) 此代码将输出[2, -2],即方程的两个根。 3、处理多元方程 SymPy同样支持多元方程的求解。对于多个未知数的方程组,solve()函数可以接收多个方程和多个变量。例如: x, y = symbols('x y') equations = (Eq(x + y, 2), Eq(x - y, 0)) ...