本文介绍了在Python中从lambda中提取多项式的系数的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我正在研究一些线性代数，并使用numpy作为参考。我使用lambda k: numpy.linalg.det(A - k*I)计算矩阵的特征多项式A。
这非常有效，下一步将使用numpy.roots计算表示矩阵特征值的多项式的根，问题是numpy.roots将多项式系数作为自变量。
有没有办法从lambda k中提取系数？
(我知道numpy.linalg.eigvals的存在，但我宁愿不使用它。)
推荐答案
找到答案归功于How to find coefficients of polynomial equation?
# yields the coefficients from highest to lowest degree
def extract_coefficients(p, degree):
n = degree + 1
sample_x = [ x for x in range(n) ]
sample_y = [ p(x) for x in sample_x ]
A = [ [ 0 for _ in range(n) ] for _ in range(n) ]
for line in range(n):
for column in range(n):
A[line][column] = sample_x[line] ** column
c = numpy.linalg.solve(A, sample_y)
return c[::-1]
运行extract_coefficients(lambda x: 2*x**2 - 2*x + 1, 2)会产生正确的结果[ 2. -2. 1.]。
非常感谢最初回复的人！
编辑：
如果您不关心可读性，代码可以进一步压缩：
# yields the coefficients from highest to lowest degree
def extract_coefficients(p, d):
return (numpy.linalg.solve([[[x for x in range(d+1)][line] ** column for column in range(d+1)] for line in range(d+1)], [p(x) for x in [x for x in range(d+1)]]))[::-1]
这篇关于在Python中从lambda中提取多项式的系数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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