本文实例讲述了python计算牛顿迭代多项式的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:

''' p = evalPoly(a,xData,x).

Evaluates Newton's polynomial p at x. The coefficient

vector 'a' can be computed by the function 'coeffts'.

a = coeffts(xData,yData).

Computes the coefficients of Newton's polynomial.

'''

def evalPoly(a,xData,x):

n = len(xData) - 1 # Degree of polynomial

p = a[n]

for k in range(1,n+1):

p = a[n-k] + (x -xData[n-k])*p

return p

def coeffts(xData,yData):

m = len(xData) # Number of data points

a = yData.copy()

for k in range(1,m):

a[k:m] = (a[k:m] - a[k-1])/(xData[k:m] - xData[k-1])

return a

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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python牛顿迭代公式_python计算牛顿迭代多项式实例分析相关推荐

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