python用numpy牛顿迭代公式
回覆：numpy 可用于实现牛顿迭代法 ，用于求解方程的根。详细形貌：numpy 的梯度和点积函数可简化实现。要领：newton_iteration(f, f_prime, x0, tol=1e-6, max_iter=100)使用办法：为目的函数和导数界说单独的函数 ，然后使用 x0 初始推测挪用 newton_iteration。
使用 NumPy 实现牛顿迭代法
牛顿迭代法是一种求解方程根的数值要领 ，其公式为：
x[n+1] = x[n] - f(x[n]) / f'(x[n])
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其中 ，f(x) 是目的函数 ，f'(x) 是其导数。
NumPy 实现
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可以使用 NumPy 库中的 gradient 和 dot 函数简化牛顿迭代法的实现：
import numpy as np
def newton_iteration(f, f_prime, x0, tol=1e-6, max_iter=100):
x = x0
for i in range(max_iter):
gradient = np.gradient(f, x)
x -= np.dot(gradient, gradient) / np.dot(gradient, f_prime(x))
if np.linalg.norm(gradient) <p><strong>使用要领</strong></p><p>使用此函数求解方程 f(x) = x**3 - 1的根：</p><pre class="brush:php;toolbar:false">def f(x):
return x**3 - 1
def f_prime(x):
return 3 * x**2
x0 = 1 # 初始推测
root = newton_iteration(f, f_prime, x0)
print(root) # 输出近似根
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