Итерация с фиксированной точкой в ​​Python

Question

Я новичок в Python, и у меня есть проблема с этой задачей:

• Напишите функцию, которая находит корни математической функции пользователя, используя итерацию с фиксированной точкой.
• Используйте эту функцию, чтобы найти корни: x^3 + x - 1.
• Нарисуйте график зависимости аппроксимации корней от числа шагов итерационного алгоритма.

Я впервые использую Python, поэтому мне действительно нужна помощь. Это мой код, но он не работает:

import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def fixedp (function, x0, min = 0.001, max = 100):
  i = 0
  e = 1
  xp = []
  while (e > min and i < max):
    x = function(x0)
    e = norm(x0 - x)
    x0 = x
    xp.append(x0)
    i = i + 1
  return x, xp

fx = input("Wrote function : ")
function = lambda x: eval(fx)

x_start = 0.5
xf,xp = fixedp(function, x_start)

x = linspace(0,2,100)
y = function(x)
plot(x, y, xp, function(xp), 'bo', x_start, f(x_start), 'ro', xf, f(xf), 'go', x, x, 'k')
show()

Answer 1

Окей, поэтому код от Yonlif работает, но я попытался вставить:

next_function = 'x ** 3 + x - 1'

    x_start = 0.9
    xf, xp = iteration(next_function, x_start)

    plot(xf, xp, x_start, next_function)

в основную функцию, и она не работает, я не понимаю, почему

Answer 2

У меня ошибка как это:

11     x = None
     12     while error > min_error and i < max_iteration:
---> 13         x = given_function(x0)
     14         error = abs(x0 - x)
     15         x0 = x

TypeError: 'str' object is not callable

Answer 3

Прежде всего отмечу, что логика c вашего кода великолепна и работает. Есть некоторые проблемы с отступами и синтаксисом, поэтому я переписал ваш код.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from typing import Tuple, List
from math import *


def iteration(given_function, x0, min_error=0.001, max_iteration=3) -> Tuple[float, List]:
    i = 0
    error = 1
    xp = []
    x = None
    while error > min_error and i < max_iteration:
        x = given_function(x0)
        error = abs(x0 - x)
        x0 = x
        xp.append(x0)
        i += 1
    print(xp)
    return x, xp


def plot(xf, xp, x_start, given_function):
    function_v = np.vectorize(given_function)

    x = np.linspace(0, 2, 100)
    y = function_v(x)
    plt.plot(x, y)
    plt.plot(xp, function_v(xp), 'bo')
    plt.plot(x_start, given_function(x_start), 'ro')
    plt.plot(xf, given_function(xf), 'go')
    plt.plot(x, x, 'k')
    plt.show()


def main():
    fx = input("Write function: ")
    given_function = lambda x: eval(fx)

    x_start = 0.9
    xf, xp = iteration(given_function, x_start)

    plot(xf, xp, x_start, given_function)


if __name__ == '__main__':
    main()

Удачи с Python в будущем!