我的问题是计算给我的 8 个多项式的 S 多项式。 Sage 已经有一个内置函数（称为 <code>spol</code>），它计
让我们假设以下两个向量表示点对 <em>(t,y(t))</em>
<pre><code>t=[2 3]'
y=[1 2]'
</code></pre>
我们有两个
当我使用 stats::predict() 和使用拟合多项式时，为什么会得到不同的结果？
<pre><code>set.seed(999999)
library
目标是找到两个线性方程的交点。这两个线性方程是使用 Numpy <code>polyfit</code> 函数导出的。
给定
目标是找到度数为 <code>P(x)</code>（一条线）的多项式 <code>1</code> 的系数，该系数在最小二乘意义上最适
给定如下数据集：
<pre><code> year population
0 1998 12.42
1 1999 12.53
2 2000 12.63
3 2001
我有一个这样的示例数据框：
<pre><code>import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.Da
我正在用 Python 学习数据分析，但有些东西我想不通。
我知道存在三种开发模型的选项：线性、线性多
以下代码适合具有 9 个属性和 1 个目标属性的 DataFrame 的 4 次多项式
<pre><code># Fitting Polynomial Regression
在这里，我尝试在 c++ 中编写两个单变量多项式的加法。当两个输入与另一个同步时，代码运行良好。但
我使用 sympy 对多项式和矩阵进行运算。但我正在寻找矩阵的多项式。在网上大量搜索后，我只找到矩阵
我正在使用多项式哈希函数来计算字符串的哈希值（仅由小写英文字母组成），如下所示：
<pre><code>i
我有 1000 个多项式 p1(x1), ..., p1000(x1000)。
它们中的每一个都是 4 次，所以它们的形式为 pn(xn) = beta0
假设你想有效地存储一个下三角矩阵（包括对角线），其中，此外，
奇数索引行为零。 <strong>获取寻址
我正在尝试使用内核加权局部多项式回归对数据进行年龄标准化。我在 Stata 中使用了 lpoly，但我想在 R
我需要一个又好又快的算法来求解一个变系数的octic多项式方程（以下形式的方程）：
$x^8+ax^7+bx^6+c
使用Sympy,假设我们有一个表达式f,它是符号“x”(以及可能的其他符号)的多项式. 我想知道如果有一种有效的方法可以删除大于某个整数n的f中的所有项. 作为一个特例,我有一个非常复杂的功能,但我想只保留x中的第二个订单.有效的方法是什么？ 这种明显的,非常有效的方法是每m小于n,取m个导数并将x设为0,得到x ^ m的系数.我们以这种方式获得每个系数,然后重建多项式.但是采取衍生品并不是最有效
