numpy.polynomial.polynomial モジュール

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クラス

• Polynomial クラス

関数 – 基本

polyval

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polyval(x, c, tensor=True)

• 引数
  • x : 多項式に代入するxの値の配列 <array-like>
  • c : 多項式の係数の配列(係数を次数が低い方から高い方への順番で格納します) <array-like>
  • tensor : <bool>
• 戻り値
  • values : 多項式の計算結果の配列 <ndarray>

指定した多項式に、xの配列を代入した計算結果の配列を求めます。
cで[c0, c1, c2, … , cn]を指定した場合は、次の多項式を表します。

$$p(x)=c_0+c_1*x+c_2*x^2…+c_n*x^n$$

多項式の次数はcの要素数がn+1個の場合はn次式となります。

polyroots

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polyroots(c)

• 引数
  • c : 多項式の係数の配列(次数が低い方から高い方への順番で格納する) <array-like>
• 戻り値
  • out : 多項式の方程式の数値解の配列 <ndarray>
    • すべて実数解であればデータ型は実数であり、虚数解がある場合は、データ型は虚数となります。

与えられた多項式の方程式の数値解を求めます。

関数 – フィッティング

polyfit

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polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None)

• 引数
  • x : データのX座標の配列 <array-like>
  • y : データのY座標の配列 <array-like>
  • deg : フィットさせる多項式の次数 <int / array-like>
  • rcond : <float>
  • full : <bool>
  • w : <array-like>
• 戻り値
  • coef : 求めた多項式の係数を次数が低い方から高い方への順番で格納します <ndarray>

引数として与えられた(x, y)の組み合わせから、degで指定された次数の近似多項式を最小二乗法で求めます。
例えば求めた多項式が

$$y=c_0+c_1*x+c_2*x^2+ … +c_n*x^n$$

となった場合は、戻り値は[c0, c1, c2, … , cn]となります。なお、numpy.polyfitで得られる戻り値の係数の順番とは反対になるので、ご注意ください。

関数 – 微分・積分

polyder

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polyder(c, m=1, scl=1, axis=0)

• 引数
  • c : 微分する多項式の係数の配列(次数が低い方から高い方への順番で格納する) <array-like>
  • m : <int>
  • scl : <scalar>
• 戻り値
  • der : 与えられた多項式を微分した結果の多項式の係数の配列(次数が低い方から高い方への順番で格納する) <ndarray>

与えられた多項式を微分します。