用c语言做多项式函数图像 用c语言做多项式函数图像怎么画
用C语言链表实现多元多项式及其乘法，加法。
用C语言链表实现多项式， 例如f(x_{i,k}^{l})=3+x_{1,2}^2x_{3,2}+x_{1,3}x_{4,3}^3 (变量x_{i,k}^{l}有3个指标i,k,l, i,k,l可以取遍1到n的整数)。要求多项式由键盘输入，用链表存储单项式（节点是x_{i,k}^{l}），用链表存储多项式(节点是单项式)。编写3个函数分别是实现多项式加法，乘法的函数，以及输出多项式的函数。
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如何用c语言画函数图像
用GDI绘图吧，比较简单。绘图的思想是让x以固定的值在区间内持续增长，比如x=0.1,0.2,0.3.....，以计算出的y值来确定y坐标。用线连接所有的点就行了。MoveTo()，LineTo（）函数你用得着，具体情况请自行查看MSDN。
C语言编程:怎么让编写的程序理解用户给出的函数解析式，并绘制出相应的函数图像？
挺有意思的问题，简单谈一下看法
将你的需求分成两部分，一是让程序自行解析用户输入的函数解析式，二是绘制函数图像。
首先，关于第一个功能，最直接的思路就是字符串解析，按照数学知识定义不同的运算符号，按照使用习惯定义常用的变量和常量的符号字母，然后据此规则解析输入的字符串，再根据解析结果确定函数中基本运算的次数及运算顺序，最后将整个操作流程以一定形式存储起来即可。
例如，对于y=log(x^2+x)，包含三次基本运算，第一步是x^2，第二步是上一步的结果+x，第三步是上一步的结果求对数。注意到log有定义域的限制，这也是要在程序中实现的。
然后，对于第二个功能，根据给定函数绘制图像并不难，对于一元和二元函数来说很容易实现，难点在于多元函数应如何绘制直观易懂的函数图像？不过这一点超出编程语言的范畴了，而且二元函数可以满足大部分应用场景了。
绘制函数图像的程序只需在定义域上按指定的步长求出不同自变量对应的函数值，然后将点连成线，即可绘制出函数图像。例如对于logx，定义域为x0。假设步长为0.1，则可求出0.1,0.2,0.3，...，99.9，100.0的函数值，然后绘制出点，再连点成线，即可得到函数图像。
另外，这里还有很多细节没有讨论，例如输入数据是字符串还是图像；是否可以用其他方法解析输入，例如神经网络。这些就很复杂了，不再深入。
回答中可能有考虑不周的地方，希望上述内容对你有参考意义
想用C语言编写多项式拟合的程序
#include stdio.h
#include conio.h
#include stdlib.h
#include math.h
main()
{
int i,j,m,n=7,poly_n=2;
double x[7]={1,2,3,4,6,7,8},y[7]={2,3,6,7,5,3,2};
double a[3];
void polyfit(int n,double *x,double *y,int poly_n,double a[]);
system("cls");
polyfit(n,x,y,poly_n,a);
for (i=0;ipoly_n+1;i++)/*这里是升序排列，Matlab是降序排列*/
printf("a[%d]=%g\n",i,a[i]);
getch();
}
/*==================polyfit(n,x,y,poly_n,a)===================*/
/*=======拟合y=a0+a1*x+a2*x^2+……+apoly_n*x^poly_n========*/
/*=====n是数据个数 xy是数据值 poly_n是多项式的项数======*/
/*===返回a0,a1,a2,……a[poly_n]，系数比项数多一（常数项）=====*/
void polyfit(int n,double x[],double y[],int poly_n,double a[])
{
int i,j;
double *tempx,*tempy,*sumxx,*sumxy,*ata;
void gauss_solve(int n,double A[],double x[],double b[]);
tempx=calloc(n,sizeof(double));
sumxx=calloc(poly_n*2+1,sizeof(double));
tempy=calloc(n,sizeof(double));
sumxy=calloc(poly_n+1,sizeof(double));
ata=calloc((poly_n+1)*(poly_n+1),sizeof(double));
for (i=0;in;i++)
{
tempx[i]=1;
tempy[i]=y[i];
}
for (i=0;i2*poly_n+1;i++)
for (sumxx[i]=0,j=0;jn;j++)
{
sumxx[i]+=tempx[j];
tempx[j]*=x[j];
}
for (i=0;ipoly_n+1;i++)
for (sumxy[i]=0,j=0;jn;j++)
{
sumxy[i]+=tempy[j];
tempy[j]*=x[j];
}
for (i=0;ipoly_n+1;i++)
for (j=0;jpoly_n+1;j++)
ata[i*(poly_n+1)+j]=sumxx[i+j];
gauss_solve(poly_n+1,ata,a,sumxy);
free(tempx);
free(sumxx);
free(tempy);
free(sumxy);
free(ata);
}
void gauss_solve(int n,double A[],double x[],double b[])
{
int i,j,k,r;
double max;
for (k=0;kn-1;k++)
{
max=fabs(A[k*n+k]); /*find maxmum*/
r=k;
for (i=k+1;in-1;i++)
if (maxfabs(A[i*n+i]))
{
max=fabs(A[i*n+i]);
r=i;
}
if (r!=k)
for (i=0;in;i++) /*change array:A[k]A[r] */
{
max=A[k*n+i];
A[k*n+i]=A[r*n+i];
A[r*n+i]=max;
}
max=b[k]; /*change array:b[k]b[r] */
b[k]=b[r];
b[r]=max;
for (i=k+1;in;i++)
{
for (j=k+1;jn;j++)
A[i*n+j]-=A[i*n+k]*A[k*n+j]/A[k*n+k];
b[i]-=A[i*n+k]*b[k]/A[k*n+k];
}
}
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