python怎么求解一元二次方程的根?

import numpy as np

成都创新互联公司是一家以网站建设公司、网页设计、品牌设计、软件运维、营销推广、小程序App开发等移动开发为一体互联网公司。已累计为会所设计等众行业中小客户提供优质的互联网建站和软件开发服务。

def solve_quad(a,b,c):

if a == 0:

print('您输入的不是二次方程!')

else:

delta = b*b-4*a*c

x = -b/(2*a)

if delta == 0:

print('方程有惟一解，X=%f'%(x))

return x

elif delta 0:

x1 = x-np.sqrt(delta)/(2*a)

x2 = x+np.sqrt(delta)/(2*a)

print('方程有两个实根:X1=%f,X2=%f'%(x1,x2))

return x1,x2

else:

x1 = (-b+complex(0,1)*np.sqrt((-1)*delta))/(2*a)

x2 = (-b-complex(0,1)*np.sqrt((-1)*delta))/(2*a)

print(x1,x2)

return x1,x2

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

python牛顿法求多项式的根

#includeiostream.h

#includemath.h

#includeconio.h

const int N=200;

//带入原函数后所得的值

double f(float x)

{

return (x*x*x-1.8*x*x+0.15*x+0.65);

}

//带入一阶导函数后所得的值

double f1(double x)

{

return (3*x*x-3.6*x+0.15);

}

//牛顿迭代函数

double F(double x)

{

double x1;

x1=x-1.0*f(x)/f1(x);

return (x1);

}

void main()

{

double x0,D_value,x1,y[4];

int k=0,count=0;

for(;;)

{

if(count==3)break;

cout"输入初始值:";

cinx0;

do

{

k++;

x1=F(x0);

D_value=fabs(x1-x0);

x0=x1;

}

while((D_value0.000005)(k=N));

for(int j=0,flag=0;jcount;j++)

{

if(fabs(y[j]-x1)0.000005)

{ flag=1;

cout"该数值附近的根已经求出，请重新换近似值"endl;

break;

}

}

if(flag==1)

continue;

else

{

cout"方程的一个根："x1","" 迭代次数为："kendl;

y[count]=x1;

count++;

}

//else

//cout"计算失败!"endl;

}

}

//你的程序其实没问题，牛顿迭代法本身循环一次只能找到一个答案，只要再建一个循环控制使

//用迭代法的次数和判断根的个数就行。我又加了一个判断是否有重复的根的循环。

//希望能对你有所帮助。

python如何求平方根

1：二分法

求根号5

a:折半：       5/2=2.5

b:平方校验:  2.5*2.5=6.255，并且得到当前上限2.5

c:再次向下折半:2.5/2=1.25

d:平方校验：1.25*1.25=1.56255,得到当前下限1.25

e:再次折半:2.5-(2.5-1.25)/2=1.875

f:平方校验：1.875*1.875=3.5156255,得到当前下限1.875

每次得到当前值和5进行比较，并且记下下下限和上限，依次迭代，逐渐逼近平方根：

代码如下：

import math

from math import sqrt

def sqrt_binary(num):

x=sqrt(num)

y=num/2.0

low=0.0

up=num*1.0

count=1

while abs(y-x)0.00000001:

print count,y

count+=1

if (y*ynum):

up=y

y=low+(y-low)/2

else:

low=y

y=up-(up-y)/2

return y

print(sqrt_binary(5))

print(sqrt(5))

2：牛顿迭代

仔细思考一下就能发现，我们需要解决的问题可以简单化理解。

从函数意义上理解：我们是要求函数f(x) = x²，使f(x) = num的近似解，即x² - num = 0的近似解。

从几何意义上理解：我们是要求抛物线g(x) = x² - num与x轴交点（g(x) = 0）最接近的点。

我们假设g(x0)=0，即x0是正解，那么我们要做的就是让近似解x不断逼近x0，这是函数导数的定义：

从几何图形上看，因为导数是切线，通过不断迭代，导数与x轴的交点会不断逼近x0。