Рубрики
Без рубрики

Эффективные способы использования функции Numpy Polyval () в Python

Функция Numpy PolyVal () помогает нам оценить многочлен при заданных определенных значениях. В нем есть два параметра I.E. P и X.

Автор оригинала: Team Python Pool.

В модуле Numpy мы обсудили множество функций, используемых для работы в многомерном массиве. Иногда мы приходим к ситуации, где нам нужно найти полиномиал определенных ценностей. Таким образом, есть функция в Numpy Module, то есть функция Numpy Polyval (). В этом руководстве мы обсудим концепцию Numpy Polyval () Функция , который используется для оценки многочлена при заданных определенных значениях.

Что такое функция Numpy Polyval ()?

Функция Numpy PolyVal () помогает нам оценить многочлен при заданных определенных значениях. Он имеет два параметра в нем, то есть, P и X. Если у нас есть многочлен P длительности L. Затем он возвращает значение как:

p[0]*x**(L-1) + p[1]*x**(L-2) + ..... + p[L-2]*x + p[L-1]

Синтаксис Numpy Polyval ()

Синтаксис Numpy Polyval ():

numpy.polyval(p, x)

Параметры Numpy Polyval ()

  • P: Это, похожий на массив или полиэтип. В этом, полиномиальные коэффициенты записываются как уменьшение порядка полномочий. Если второй параметр, I.E., X, установлен на true, то значение массива – корни полиномиального уравнения.
  • x: Это на массивом или полиэтипном входе. Это целое число, множество номеров, для оценки «р».

Возвращаемое значение Numpy Polyval ()

Возвращаемое значение функции – это оцениваемое значение полинома.

Примеры функции Numpy Polyval ()

Здесь мы будем обсуждать, как мы можем написать PolyVal () из Numpy Package Python.

1. Использование Poly1d

В этом примере мы импортируем пакет Numpy и Pandas из Python. Мы применим функцию Poly1d (), чтобы узнать выражение, которое должно быть оценено. Следовательно, давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.

#import numpy package
import numpy as np

#import pandas package
import pandas as pd

#applying poly1d function
p1 = np.poly1d([3, 6, 2]) 
p2 = np.poly1d([4, 9, 2, 1]) 
    
print ("P1 : \n", p1) 
print ("\n p2 : \n", p2)

Выход:

P1 : 
2
3 x + 6 x + 2

 p2 : 
    3     2
4 x + 9 x + 2 x + 1

Объяснение:

  • Во-первых, мы импортируем Numpy Library с именем псевдонима как NP.
  • Затем мы импортируем библиотеку Pandas с именем псевдонима как PD.
  • После этого мы будем применить функцию Poly1d () и хранить вывод в любой переменной, помогая нам знать выражение, которое будет оценено.
  • Наконец, мы будем распечатывать вывод.
  • Следовательно, вы можете увидеть вывод, поскольку выражение напечатано.

2. Установка значений в выходе функции Poly1d

В этом примере мы импортируем пакет Numpy и Pandas из Python. Мы будем применять Функция Poly1d () Чтобы узнать выражение, которое должно быть оценено. После этого мы поставим целочисленное значение для оценки выражения и видение вывода. Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.

#import numpy package
import numpy as np

#import pandas package
import pandas as pd

#applying poly1d function
p1 = np.poly1d([3, 6, 2]) 
p2 = np.poly1d([4, 9, 2, 1]) 
    
print ("P1 : \n", p1(2)) 
print ("\n p2 : \n", p2(2))

NOTE : The expression will be evaluated as
       3*2*2 + 6*2 + 2 = 26
       4*2*2*2 + 9*2*2 + 2*2 + 1 = 73

Выход:

P1 :  26
p2 :  73

Объяснение:

  • Во-первых, мы импортируем Numpy Library с именем псевдонима как NP.
  • Затем мы импортируем библиотеку Pandas с именем псевдонима как PD.
  • После этого мы будем применить функцию Poly1d () и хранить вывод в любой переменной, помогая нам знать выражение, которое будет оценено.
  • После этого, при печати пропущенных значений переменной, мы передадим целочисленное значение внутри них, чтобы выражение было оценено.
  • Наконец, мы будем распечатывать вывод.
  • Следовательно, вы можете увидеть вывод, поскольку выражение оценивается и окончательно и печатается.

3. Применение функции Polyval ()

В этом примере мы импортируем пакет Numpy и Pandas из Python. Затем мы применим функцию Numpy Polyval () как параметром внутри нее. С помощью этой функции Мы будем напрямую помочь оценить выражение. Наконец, мы будем распечатывать вывод. Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.

#import numpy package
import numpy as np
#import pandas package
import pandas as pd

a = np.polyval([3, 5], 2)
b = np.polyval([4, 9, 2, 1], 2)
  
print ("\n\nUsing polyval() function")
print ("p1 at x = 2 : ", a) 
print ("p2 at x = 2 : ", b)

Выход:

Using polyval() function
p1 at x = 2 :  11
p2 at x = 2 :  73

Объяснение:

  • Во-первых, мы импортируем Numpy Library с именем псевдонима как NP.
  • Затем мы импортируем библиотеку Pandas с именем псевдонима как PD.
  • После этого мы будем применять функцию PolyVal () как с параметрами как массив, и целочисленное значение, передаваемое внутри него.
  • Так что это напрямую дает результат в качестве вывода.
  • Наконец, мы будем распечатывать вывод.
  • Следовательно, вы можете увидеть вывод, так как выражение оценивается напрямую.

4. Использование Poly1D () внутри функции Numpy Polyval ()

В этом примере мы импортируем пакет Numpy и Pandas из Python. Мы будем использовать функцию Poly1d () для поиска экспрессии внутри поливала (), что напрямую будет распечатать вывод после оценки экспрессии. Наконец, мы будем распечатывать вывод. Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.

#import numpy package
import numpy as np
#import pandas package
import pandas as pd

a = np.polyval(np.poly1d([4, 2, 5,3]), np.poly1d(3))
print ("\nc : ", a)

Выход:

c : 144

Объяснение:

  • Во-первых, мы импортируем Numpy Library с именем псевдонима как NP.
  • Тогда мы импортируем Пандас Библиотека с псевдонимами как PD.
  • После этого мы будем применять функцию Poly1d () внутри функциональной рекламы PolyVal (). Попробуйте распечатать оценку выражения в результате.
  • Наконец, мы будем распечатывать вывод.
  • Следовательно, вы можете увидеть вывод в результате.

Смотрите также

  • Numpy Polyfit объясняется примерами
  • Используя Pandas на CSV () с совершенством
  • 7 примеров, чтобы знать о функции Numpy Ravel
  • Как конвертировать Numpy Array в PandaS DataFrame
  • 5 способов проверить, является ли строка целочисленного в Python

Заключение

В этом руководстве мы узнали о концепции функции Numpy PolyVal (). Мы обсудили, что такое функция PolyVal () и почему мы его используем. После этого мы также обсудили синтаксис и как мы можем использовать функцию. Мы объяснили все способы с помощью примеров, объясненных подробно. Вы можете использовать любую из функций в соответствии с вашим выбором и вашим требованием в программе.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе «Комментарий» ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.