numpy.polynomial.polynomial.Polynomial 存储多项式系数时，按照次数递增的顺序，而numpy.poly1d 按照次数递减的顺序存储多项式系数。
这种差异是否有原因？这两种方法是否有优势？
为什么Numpy在按次数排序多项式系数时不一致？
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- rlchqrd
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2使用两种方法都有明显的优点：降序方式更加用户友好，符合大多数人书写多项式的方式。而增序方式意味着指数与单项式指数相匹配，在计算时非常方便。（就个人而言，我更喜欢增序惯例。） - Mark Dickinson
1我认为更令人惊讶的是，他们有两个用于表示多项式的类...看起来他们应该选择一个并坚持使用它 :-) - mgilson
1http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.polynomials.html 也很有趣：“Polynomial建议用于新编码。” - Mark Dickinson
1多项式包处理不同多项式基础上的截断级数，因此在这个意义上，增加的次数模仿了人们如何编写级数。此外，从数值的角度来看，希望系数随着次数的增加变得更小、更不重要，因此将它们放在最后是有意义的，可以忽略它们 ;) 正如上面所说，让索引对应于次数也很方便。 - Charles Harris
1个回答
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根据SciPy关于NumPy的参考资料：
在NumPy 1.4之前，numpy.poly1d是首选的类，并且为了保持向后兼容性仍然可用。但是，较新的Polynomial包比numpy.poly1d更完整，其方便类在numpy环境中表现更好。因此，建议在新编码时使用Polynomial。
在NumPy 1.4之前，numpy.poly1d是首选的类，并且为了保持向后兼容性仍然可用。但是，较新的Polynomial包比numpy.poly1d更完整，其方便类在numpy环境中表现更好。因此，建议在新编码时使用Polynomial。
- obataku
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1http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/routines.polynomials.html#transition-notice 过渡通知确认了颠倒顺序。 - hpaulj
+1，谢谢，我对此感到非常困惑。我猜
scipy.signals.bessel和相关函数仍然使用“旧”的顺序... - Rmano1这并没有解释为什么
Polynomial包中系数的顺序是按照幂次递增，而在scipy.signal中则是按照幂次递减。例如，在处理DSP时，Scipy有像lfilter这样的函数，期望幂次递减的系数，z^0，z^-1等。当调用numpy的polyval函数时，必须以相反的顺序传递系数，因为numpy将它们用于项z^0，z^1等。此外，结果必须除以z^n，多项式的次数来进行补偿。因此，从这个角度来看，新的包对Scipy来说并不更友好，反而更差。 - mins@mins: 使用 np.flip(coeffs_) 可以获得反转顺序的结果。 - JeeyCi
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