大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python方程迭代编程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python方程迭代编程的解答，让我们一起看看吧。
牛顿拉普森算法的编程范例？
牛顿拉普森方法（Newton-Raphson method）是一种迭代算法，用于寻找函数的零点。以下是一种用 Python 实现的简单范例：
```python
def newton_raphson(f, df, x0, epsilon, max_iter):
xn = x0
for n in range(0, max_iter):
fxn = f(xn)
if abs(fxn) < epsilon:
print('Found solution after',n,'iterations.')
return xn
dfxn = df(xn)
if dfxn == 0:
print('Zero derivative. No solution found.')
return None
xn = xn - fxn/dfxn
print('Exceeded maximum iterations. No solution found.')
return None
# example usage: find the root of x^2 - 2
f = lambda x: x**2 - 2
df = lambda x: 2*x
newton_raphson(f, df, 1, 0.00001, 1000)
```
这个代码中，`f` 是我们要求零点的函数，`df` 是 `f` 的导数，`x0` 是初始估计值，`epsilon` 是我们定义解为已找到的精度，`max_iter` 是最大迭代次数。
这个程序在 `f` 的导数不为零的情况下工作，如果 `f` 的导数为零，该算法可能无法找到解。如果函数 `f` 的二阶导数不为零，你可以修改 df 的定义以使用二阶导数，而 dfxn/dfxn 会变成 dfxn/(dfxn+1)dx2xn/(dfxn+1)。
注意：对于复杂的问题，可能需要调整初始估计值 `x0`，或者在问题本身不能被简化到只包含一个变量的形式时使用更复杂的线性化技术。
可迭代是什么意思？
专业角度： 内部含有'__iter__'方法的对象，可迭代对象。
判断一个对象是不是可迭代对象： '__iter__' in dir(对象)
str list tuple dict set range
优点：
拥有的方法比较多，操作方便。
缺点：
占用。
不能直接通过for循环，不能直接取值（索引，key）。
Python中的迭代是指通过重复执行的代码处理相似的数据集的过程，并且本次迭代的处理数据要依赖上一次的结果继续往下做，上一次产生的结果为下一次产生结果的初始状态，如果中途有任何停顿，都不能算是迭代。把可迭代的东西中，每项内容拿出来，挨个复制给变量，每次赋值都要执行一次循环体。
到此，以上就是小编对于Python方程迭代编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于Python方程迭代编程的2点解答对大家有用。
