通过www.example.com()获得的多项式导数numpy.polynomial.polynomial.Polynomial.fit给出了错误的值

5f0d552i 于 2023-03-02 发布在其他

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我从一组点得到一个一次多项式（一条线），并使用line.deriv（）得到导数，我期望de derivative是系数[1]，但得到的却是一个不同的数字

x = [1, 2, 3]
y = [0.1, 0.3, 0.6]

line = np.polynomial.polynomial.Polynomial.fit(x, y, 1)
print(line)
print(line.deriv())

回馈：

poly([0.33333333 0.25      ])
poly([0.25])

这是对的但如果我再加一点

x = [1, 2, 3, 4]
y = [0.1, 0.3, 0.6, 0.7]

line = np.polynomial.polynomial.Polynomial.fit(x, y, 1)
print(line)
print(line.deriv())

回馈：

poly([0.425 0.315])
poly([0.21])

这似乎不对
我没看到什么？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75594272/the-derivative-of-a-polynomial-obtained-with-numpy-polynomial-polynomial-polynom

2条答案

按热度按时间

ecfsfe2w1#

您看到的是 * 缩放域 * 中的系数，参见文档的最后一段：
请注意，系数是在窗口与域之间的线性Map定义的缩放域中给出的。convert可用于获得未缩放数据域中的系数。
为了得到“通常”的系数，你需要

print(line.convert().coef)

这给出了预期的[-0.1 0.21]。
顺便说一句，IPython显示了line的一个非常丰富的输出：

赞(0）回复(0）举报 2023-03-02

wfauudbj2#

事实上，Stef的答案告诉您，系数是使用线性Map缩放的。您可以查看deriv的源代码。https://github.com/numpy/numpy/blob/8cec82012694571156e8d7696307c848a7603b4e/numpy/polynomial/_polybase.py#L882
off, scl = self.mapparms()
off和scl分别表示偏移和缩放。
因此，如果您希望获得例外的行为，则必须提供一个等于域的窗口，如下所示：

>>> line = np.polynomial.polynomial.Polynomial.fit(x, y, 1, domain [-1,1],window=[-1,1])
>>> line
Polynomial([-0.1 ,  0.21], domain=[-1.,  1.], window=[-1.,  1.], symbol='x')
>>> line.deriv()
Polynomial([0.21], domain=[-1.,  1.], window=[-1.,  1.], symbol='x')

赞(0）回复(0）举报 2023-03-02

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