python牛顿迭代公式怎么看
牛顿迭代法在 python 中有两种常用实现方法：sympy 提供符号求解，可以获得符号解，但求解速率较慢。numpy 提供数值求解，返回数值解，速率更快。
牛顿迭代公式在 Python 中的应用
牛顿迭代公式是一种强盛的算法，用于求解非线性方程的根。在 Python 中，可以使用多种要领实现牛顿迭代法，本文将先容两种最常用的要领：SymPy 和 NumPy。
SymPy
SymPy 是一个功效强盛的 Python 库，用于符号数学。它提供了一个符号化的牛顿迭代函数 sympy.solve()，可以求解非线性方程的符号解。该要领的用法如下：
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import sympy
def newton_sympy(f, x0, tol=1e-6, max_iter=100):
x = sympy.Symbol('x')
for _ in range(max_iter):
x0_new = x0 - f.subs(x, x0) / f.diff(x).subs(x, x0)
if abs(x0_new - x0) <p><strong>NumPy</strong></p><p>NumPy 是一个用于科学盘算的 Python 库。它提供了一组强盛的数值求解器，包括牛顿迭代函数 scipy.optimize.newton(). 该要领的用法如下：</p><pre class="brush:php;toolbar:false">import numpy as np
from scipy.optimize import newton
def newton_numpy(f, x0, tol=1e-6, max_iter=100):
return newton(f, x0, tol=tol, maxiter=max_iter)
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选用哪种要领 ？
在选择哪种要领时，可以思量以下因素：
- 符号化 vs. 数值化： SymPy 的要领提供符号解，而 NumPy 的要领提供数值解。符号解更通用，但可能难以盘算。
- 速率： NumPy 的要领通常比 SymPy 的要领更快，由于它使用数值求解器。
- 易用性： SymPy 的要领更易于使用，由于不需要提供导数函数。
凭证这些因素，关于需要符号解或易用性更主要的应用，推荐使用 SymPy。关于需要速率或数值解的应用，则推荐使用 NumPy。
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