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python求函数根 python计算根号方程

IT技术函数

利用Python语言计算方程的根import math
def erfenfa(function, a, b): #定义函数python求函数根，利用二分法求方程python求函数根的根python求函数根 ， function为具体方程 ， a,b为根python求函数根的取值范围
start = a
end = b
if function(a) == 0:
return a
elif function(b) == 0:
return b
elif function(a) * function(b)0:
print("couldn't find root in [a,b]")
return
else:
mid = (startend) / 2
while abs(start - mid)0.0000001:
if function(mid) == 0:
return mid
elif function(mid) * function(start)0:
end = mid
else:
start = mid
mid = (startend) / 2
return mid
def f(x):#定义构造方程式函数
return math.pow(x, 5) -15*math.pow(x, 4)85*math.pow(x, 3)-225*pow(x,2) 274*x - 121
print(round(erfenfa(f, 1.5, 2.4),6))
python求一元二次方程的根的代码以下是Python代码，用于计算一元二次方程的根：
import math
a = float(input("请输入二次项系数a："))
b = float(input("请输入一次项系数b："))
c = float(input("请输入常数项c："))
delta = b**2 - 4*a*c
if delta0:
print("该方程无实数根")
elif delta == 0:
x = -b / (2*a)
print("该方程有一个实数根：x =", x)
else:
x1 = (-bmath.sqrt(delta)) / (2*a)
x2 = (-b - math.sqrt(delta)) / (2*a)
print("该方程有两个实数根：x1 =", x1, ", x2 =", x2)
在这个程序中，用户需要输入方程的二次项系数、一次项系数和常数项 。程序使用math模块中的sqrt函数来计算方程的判别式delta，然后根据delta的值判断方程的根的情况 。如果delta小于0，则方程没有实数根；如果delta等于0，则方程有一个实数根；如果delta大于0，则方程有两个实数根 。
程序输出方程的根，如果方程没有实数根，则输出相应的提示 。
请注意 ， 在输入系数时 ， 要确保输入的是浮点数 ， 否则可能会导致程序出错 。
python怎么求解一元二次方程的根?import numpy as np
def solve_quad(a,b,c):
if a == 0:
print('您输入python求函数根的不是二次方程!')
else:
delta = b*b-4*a*c
x = -b/(2*a)
if delta == 0:
print('方程有惟一解，X=%f'%(x))
return x
elif delta0:
x1 = x-np.sqrt(delta)/(2*a)
x2 = x np.sqrt(delta)/(2*a)
print('方程有两个实根:X1=%f,X2=%f'%(x1,x2))
return x1,x2
else:
x1 = (-b complex(0,1)*np.sqrt((-1)*delta))/(2*a)
x2 = (-b-complex(0,1)*np.sqrt((-1)*delta))/(2*a)
print(x1,x2)
return x1,x2
Python
是完全面向对象python求函数根的语言 。函数、模块、数字、字符串都是对象 。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性 。Python支持重载运算符和动态类型 。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持 。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具 。
python如何求平方根1：二分法
求根号5
a:折半：5/2=2.5
b:平方校验:2.5*2.5=6.255 ， 并且得到当前上限2.5
c:再次向下折半:2.5/2=1.25
d:平方校验：1.25*1.25=1.56255,得到当前下限1.25
e:再次折半:2.5-(2.5-1.25)/2=1.875
f:平方校验：1.875*1.875=3.5156255,得到当前下限1.875
每次得到当前值和5进行比较 ， 并且记下下下限和上限 ， 依次迭代，逐渐逼近平方根：
代码如下：
import math
from math import sqrt
def sqrt_binary(num):
x=sqrt(num)
y=num/2.0
low=0.0
up=num*1.0
count=1
while abs(y-x)0.00000001:
print count,y
count =1
if (y*ynum):
【python求函数根 python计算根号方程】up=y
y=low (y-low)/2
else:
low=y
y=up-(up-y)/2
return y
print(sqrt_binary(5))
print(sqrt(5))
2：牛顿迭代
仔细思考一下就能发现，我们需要解决的问题可以简单化理解 。
从函数意义上理解：我们是要求函数f(x) = x2，使f(x) = num的近似解，即x2 - num = 0的近似解 。
从几何意义上理解：我们是要求抛物线g(x) = x2 - num与x轴交点（g(x) = 0）最接近的点 。
我们假设g(x0)=0，即x0是正解，那么我们要做的就是让近似解x不断逼近x0，这是函数导数的定义：
从几何图形上看 ， 因为导数是切线，通过不断迭代，导数与x轴的交点会不断逼近x0 。
python二元一次方程求根简单是的，使用Python求解二元一次方程组非常简单 。以下是一个例子：
假设我们要求解下面这个方程组：
```
2x3y = 7
4x - 5y = 2
```
可以用NumPy库中的`linalg.solve()`函数来求解 。代码如下：
```python
import numpy as np
# 系数矩阵
A = np.array([[2, 3], [4, -5]])
# 常数矩阵
b = np.array([7, 2])
# 求解方程组
x = np.linalg.solve(A, b)
print(x)
```
输出结果为：
```
[1.18181818 1.09090909]
```
这意味着方程组的解为x=1.18181818，y=1.09090909 。
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求函数根的值
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);
}
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："x1","" 迭代次数为："kendl;
y[count]=x1;
count;
}
//else
//cout"计算失败!"endl;
}
}
//python求函数根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求函数根我又加了一个判断是否有重复的根的循环 。
//希望能对你有所帮助 。
python求函数根的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python计算根号方程、python求函数根的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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