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import numpy as np
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def solve_quad(a,b,c):
if a == 0:
print('您输入的不是二次方程!')
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 delta 0:
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。
用公式解是不大可能的,因为求根公式太复杂肯定是记不住的,告诉你一个方法,先判断它的“有理”解,使x的3次方前的系数为1,再用常数项的正负约数去试商,如果均不满足,则在有理数范围内无解;否则,则可根据试的商分解因式。如本题即(x-1)*(2x+1)*(x-1)=0,解为1,1,-0.5.
您可以直接调用
import math
math.pow( 2, x )
或者
import math
def zhishu(x):
return math.pow(2, x)
其中有两个非常漂亮的指数函数图就是用python的matplotlib画出来的。这一期,我们将要介绍如何利用python绘制出如下指数函数。
图 1 a1图 1 a1
我们知道当0 ,指数函数 是单调递减的,当a1 时,指数函数是单调递增的。所以我们首先要定义出指数函数,将a值做不同初始化
import math
...
def exponential_func(x, a): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y
然后,利用numpy构造出自变量,利用上面定义的指数函数来计算出因变量
X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值
有了自变量和因变量的一些散点,那么就可以模拟我们平时画函数操作——描点绘图,利用下面代码就可以实现
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #导入坐标轴加工模块
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建画布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax
fig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中
def exponential_func(x, a=2): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y
X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值
ax.plot(X, Y) #绘制指数函数
plt.show()
图 2 a=2
图2虽简单,但麻雀虽小五脏俱全,指数函数该有都有,接下来是如何让其看起来像我们在作图纸上面画的那么美观,这里重点介绍axisartist 坐标轴加工类,在的时候我们已经用过了,这里就不再多说了。我们只需要在上面代码后面加上一些代码来将坐标轴好好打扮一番。
图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帅帅de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp
内置的算法不支持这么复杂的方程求解,需要编写特别的算法。
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