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import csv
import numpy
from sympy import *
import numpy as np
from numpy import *
import json

reader=csv.reader(open("/Users/61/Desktop/pythonlearning/generator1.csv","rU"),delimiter=',')
a=list(reader)
result=numpy.array(a)
print a 

b = []
for n in range(3):
    b.append(a[n+1][0:3])
print b
e = np.array(b)
f = e.astype(np.float)
print f

x = Symbol("x")
y = Symbol("y")

coeffs = f
F1 = numpy.poly1d(f[0])
F12 = np.polyder(F1)
print F12
F2 = numpy.poly1d(f[1])
F22 = np.polyder(F2)
print F22
F3 = numpy.poly1d(f[2])
F32 = np.polyder(F3) 
print F32

这是我的编码， f 是一个像这样的数字数组[[ 9.68000000e-04 6.95000000e+00 7.49550000e+02] [ 7.38000000e-04 7.05100000e+00 1.28500000e+03] [ 1.04000000e-03 6.53100000e+00 1.53100000e+03]]：基本上，我想分配 的值f以形成多项式，然后对多项式进行微分。结果就像0.001936 x + 6.95 0.001476 x + 7.051 0.00208 x + 6.531 这样 我如何编写一个循环来获得 n 多项式的微分，并且可以轻松使用具有不同名称的多项式。例如，F1 代表第一个多项式，F2 代表第二个多项式，依此类推。我试过这样，但它不起作用

i = 1
if i < 3:
    F(i)=numpy.poly1d(f[i-1])
else:
    i = i+1
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1 回答 1

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您需要使用循环来处理可变数量的多项式和存储它们的数据结构。尝试使用字典，使用 for 循环进行迭代。

numberPolynomials = 3
F = {}
for n in range(1, numberPolynomials+1):
    F[n] = np.poly1d(f[n-1])
    F[(n, 2)] = np.polyder(F[n])
    print F[(n, 2)]

现在您可以不将多项式称为F1,F2等，而是将其称为F[1],F[2]等。对于您所称F12的 , F22,F32将是F[(1,2)], F[(2,2)], F[(3,2)]。但是，如果您不打算使用原件，您应该覆盖它们并且可能只使用一个列表。

这是假设，您将 numpy 的 3x 导入更改为：

import numpy as np
于 2013-03-10T20:11:21.317 回答