scipy.misc.

central_diff_weights#

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

返回 Np 点中心导数的权重。

假定函数点等距分布。

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

1.10.0 版本后弃用：central_diff_weights 已从 SciPy 1.10.0 中的 scipy.misc.central_diff_weights 中弃用，1.12.0 版本中将完全移除。你可以考虑使用 findiff：maroba/findiff 或 numdifftools：pbrod/numdifftools

参数:

Npint: 中心导数的点数。
ndivint，可选: 除数。默认为 1。

返回:

wndarray: Np 点中心导数的权重。其大小为 Np。

备注

对于大量的点，结果可能不准确。

参考

[1]

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

示例

我们能够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

该值接近解析解：f’(x) = 4x，因此 f’(3) = 12