scipy.misc.

central_diff_weights#

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

返回一个 Np 点中心导数的权重。

假设函数点等间距。

如果权重在向量 w 中，那么导数是 w[0] * f(x-ho*dx) + … + w[-1] * f(x+h0*dx)

自 1.10.0 版本弃用: central_diff_weights 已从 SciPy 1.10.0 中的 scipy.misc.central_diff_weights 中弃用，并将在 SciPy 1.12.0 中完全移除。您可以考虑使用 findiff: maroba/findiff 或 numdifftools: pbrod/numdifftools

参数:
Np整数

中心导数的点数。

ndivint, 可选

分割的数量。默认值为1。

返回:
wndarray

Np点中心导数的权重。其大小为 Np。

注释

对于大量点的情况，可能不准确。

参考文献

示例

我们可以计算一个函数的导数值。

>>> 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

这个值接近于解析解：f’(x) = 4x，因此 f’(3) = 12

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