scipy.misc.central_diff_weights¶

scipy.misc.central_diff_weights(Np, ndiv=1)[源代码]¶

返回NP点中心导数的权重。

假定等间距的功能点。

If weights are in the vector w, then derivative is w[0] * f(x-ho*dx) + ... + w[-1] * f(x+h0*dx)

参数

Np集成: 中心导数的点数。
ndiv整型，可选: 分区数。默认值为1。

退货

wndarray: NP点中心导数的权重。它的大小是 Np 。

注意事项

对于大量的点可能是不准确的。

参考文献

1: https://en.wikipedia.org/wiki/Finite_difference

示例

我们可以计算函数的导数值。

>>> from scipy.misc import central_diff_weights
>>> def f(x):
...     return 2 * x**2 + 3
>>> x = 3.0 # derivative point
>>> h = 0.1 # differential step
>>> Np = 3 # point number for central derivative
>>> weights = central_diff_weights(Np) # weights for first derivative
>>> vals = [f(x + (i - Np/2) * h) for i in range(Np)]
>>> sum(w * v for (w, v) in zip(weights, vals))/h
11.79999999999998

该值接近解析解：f‘(X)=4x，因此f’(3)=12

scipy.misc.ascent

scipy.misc.derivative