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python牛顿法求函数 牛顿法 python

IT技术函数

python牛顿法求多项式的根#includeiostream.h
#includemath.h
#includeconio.h
const int N=200;
//带入原函数后所得python牛顿法求函数的值
double f(float x)
{
return (x*x*x-1.8*x*x+0.15*x+0.65);
}
//带入一阶导函数后所得的值
double f1(double x)
{
return (3*x*x-3.6*x+0.15);
}
//牛顿迭代函数
double F(double x)
{
double x1;
x1=x-1.0*f(x)/f1(x);
return (x1);
}
【python牛顿法求函数 牛顿法 python】void main()
{
double x0,D_value,x1,y[4];
int k=0,count=0;
for(;;)
{
if(count==3)break;
cout"输入初始值:";
cinx0;
do
{
k++;
x1=F(x0);
D_value=https://www.04ip.com/post/fabs(x1-x0);
x0=x1;
}
while((D_value0.000005)(k=N));
for(int j=0,flag=0;jcount;j++)
{
if(fabs(y[j]-x1)0.000005)
{flag=1;
cout"该数值附近的根已经求出，请重新换近似值"endl;
break;
}
}
if(flag==1)
continue;
else
{
cout"方程的一个根python牛顿法求函数："x1","" 迭代次数为："kendl;
y[count]=x1;
count++;
}
//else
//cout"计算失败!"endl;
}
}
//你的程序其实没问题，牛顿迭代法本身循环一次只能找到一个答案，只要再建一个循环控制使
//用迭代法的次数和判断根的个数就行 。python牛顿法求函数我又加python牛顿法求函数了一个判断是否有重复的根的循环 。
//希望能对你有所帮助 。
想用python来求解牛顿插值问题 ， 编了一段程序，其中有些错误看不出来，恳请大佬指出错误，代码如下import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
import math
"""
牛顿插值法
插值的函数表为
xi-28.9, -12.2, 4.4, 21.1,37.8
f(xi)2.2,3.9,6.6, 10.3, 15.4
"""
x=[-28.9,-12.2,4.4,21.1,37.8]
y=[2.2,3.9,6.6,10.3,15.4]
"""计算4次差商的值"""
def Four_time_difference_quotient(x, y):
i = 0# i记录计算差商的次数
quotient = [0, 0, 0, 0, 0,]
while i4:
j = 4
while ji:
if i == 0:
quotient[j]=((y[j]-y[j-1])/(x[j]-x[j-1]))
else:
quotient[j] = (quotient[j]-quotient[j-1])/(x[j]-x[j-1-i])
j -= 1
i += 1
return quotient;
def function(data):
return x[0]+parameters[1]*(data-0.4)+parameters[2]*(data-0.4)*(data-0.55)+\
parameters[3]*(data-0.4)*(data-0.55)*(data-0.65)\
+parameters[4]*(data-0.4)*(data-0.55)*(data-0.80)
"""计算插值多项式的值和相应的误差"""
def calculate_data(x,parameters):
returnData=https://www.04ip.com/post/[];
for data in x:
returnData.append(function(data))
return returnData
"""画函数的图像
newData为曲线拟合后的曲线
"""
def draw(newData):
plt.scatter(x,y,label="离散数据",color="red")
plt.plot(x,newData,label="牛顿插值拟合曲线",color="black")
plt.scatter(0.596,function(0.596),label="预测函数点",color="blue")
plt.title("牛顿插值法")
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.legend(loc="upper left")
plt.show()
parameters=Four_time_difference_quotient(x, y)
yuanzu=calculate_data(x,parameters)
draw(yuanzu)
python逻辑回归怎么求正系数Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种python牛顿法求函数：
1. 使用线性模型的求解方法：可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数python牛顿法求函数 ， 调用其中的fit()方法就可以求解出正系数 。
2. 使用梯度下降法：可以自己实现梯度下降法python牛顿法求函数，通过不断迭代更新正系数，最终获得最优的正系数 。

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