Python 任何熟悉穆勒的人'；s算法？？在编码方面有困难。

对于一个只涉及基本python编程的类，我很难让Muller算法的代码正常工作。我的程序还没有像输出那样包含任何虚数，我的停止条件也不能正常工作，但现在我最关心的是如何正确打印下面输出中的数字。我把输出作为代码发布，因为我是这个网站的新手，它不断给我一个错误，说我的“代码格式不正确”

非常感谢您的帮助

When f=(x-5)*(x-4)*(x+7)
and initial guesses are 1,3,and -10 
and tolerance = 0.000001

The output of this code should look like this:
The initial estimates to the root are:
f( 1 )= 96
f( 3 )= 20
f( -10 )= -630
0 : estimate to the root is f( 1 )= 96

1 : estimate to the root is f( (-4.102012878968893+0j) )= (213.71097514696675+0j)  

2 : estimate to the root is f( (3.463202253458595+0j) )= (8.63161417086553+0j)

3 : estimate to the root is f( (3.6797449479714586+0j) )= (4.515592141362759+0j) 

4 : estimate to the root is f( (3.9234514667540585+0j) )= (0.9001820953746444+0j)

5 : estimate to the root is f( (3.9988300605239253+0j) )= (0.012883020219233893+0j)

6 : estimate to the root is f( (3.9999973985379675+0j) )= (2.861615003307639e-05+0j)

The approximation to the root is f( (3.999999999978821+0j) ) = (2.329696435810382e-
10+0j)

这是我的实际代码：

import string
from math import *
from cmath import *

def evalFunction(f,x):
    x=eval(f)
    return x

def main():
    f= input("Input the function: ")
    p0=eval(input("Input the first estimate to the root of the function: "))
    p1=eval(input("Input the second estimate to the root of the function: "))
    p2=eval(input("Input the third estimate to the root of the function: "))
    t=eval(input("Enter the tolerance "))

    fp0=evalFunction(f,p0)
    fp1=evalFunction(f,p1)
    fp2=evalFunction(f,p2)

    print("The initial estimates to the root are:")
    print("f(",p0,")=",fp0)
    print("f(",p1,")=",fp1)
    print("f(",p2,")=",fp2)
    count=0
    print(count,": estimate to the root is f(",p0,")=",fp0)
    fp3=1

    while count<30:
        while (abs(fp3))>=t:
            fp0=evalFunction(f,p0)
            fp1=evalFunction(f,p1)
            fp2=evalFunction(f,p2)


            #Computes a,b,c 
            o=fp1-fp2
            n=fp0-fp2
            s=p1-p2
            r=p0-p2
            denom=r*s*(p0-p1)
            a=(s*n-r*o)/denom
            b=((r**2)*o-(s**2)*n)/denom
            c=fp2
            print()

            count=count+1

            #Computes the roots
            x1= (-2*c)/(b+(b**2-4*a*c)**.5)
            x2=(-2*c)/(b-(b**2-4*a*c)**.5)

            if b>0:
                p3= p2+x1
                fp3=evalFunction(f,p3)
                print(count,": estimate to the root is f(",p3,")=",fp3)
                print()

            else:
                p3= p2+x2
                fp3=evalFunction(f,p3)
                print(count,": estimate to the root is f(",p3,")=",fp3)
                print()

            p2=p3        

main()

导入字符串
从数学导入*
从cmath进口*
def蒸发功能（f，x）：
x=评估值（f）
返回x
def main（）：
f=输入（“输入函数：”）
p0=eval（输入（“将第一个估计值输入到函数的根：”）
p1=eval（输入（“将第二个估计值输入到函数的根：”）
p2=eval（输入（“将第三个估计值输入到函数的根：”）
t=eval（输入（“输入公差”））
fp0=评估函数（f，p0）
fp1=评估功能（f，p1）
fp2=评估功能（f，p2）
打印（“根的初始估计值为：”）
打印（“f（，p0，）=”，fp0）
打印（“f（“，p1，”）=”，fp1）
打印（“f（“，p2，”）=”，fp2）
计数=0
打印（计数：“：根的估计值为f（“，p0，”）=”，fp0）
fp3=1
当count=t时：
fp0=评估函数（f，p0）
fp1=评估功能（f，p1）
fp2=评估功能（f，p2）
#计算a，b，c
o=fp1-fp2
n=fp0-fp2
s=p1-p2
r=p0-p2
denom=r*s*（p0-p1）
a=（s*n-r*o）/denom
b=（（r**2）*o-（s**2）*n）/denom
c=fp2
打印（）
计数=计数+1
#计算根
x1=（-2*c）/（b+（b**2-4*a*c）***.5）
x2=（-2*c）/（b-（b**2-4*a*c）**.5）
如果b>0：
p3=p2+x1
fp3=评估功能（f，p3）
打印（计数：“：根的估计值为f（“，p3，”）=”，fp3）
打印（）
其他：
p3=p2+x2
fp3=评估功能（f，p3）
打印（计数：“：根的估计值为f（“，p3，”）=”，fp3）
打印（）
p2=p3
main（）

目前尚不清楚程序的哪些方面对您不起作用，可能除了满足公差后挂起的代码，因为

计数在内部循环中递增，在满足公差后不再执行，导致外部循环，
while count感谢您的投入和改进！为了弄清楚程序的哪些方面对我不起作用，需要重新分配点（p0、p1、p2）。如果在循环结束时让p2=p3、p1=p2和p0=p1，我的程序将收敛到函数的根，但不是给定“正确”输出所需的正确根。我也不明白在我的原始代码中，我是如何得到第一次迭代的正确输出的，第二次迭代几乎是精确的，除了末尾的1个位数，如果你说
p2=p3；p1=p2；p0=p1
则p0、p1、p2三者都将设置为p3。语句
p0，p1，p2=p1，p2，p3
没有这个问题。如果是错误的根，则可能是您的
x1=…
，
x2=…
，
如果b>0:
序列造成的。也就是说，当您选择一个分母或另一个分母时，您可能选择错误（或至少不同），这当然会将计算转向不同的根。另外，在除法之前，我会选择分母，而不是同时计算
x1
和
x2
Oops，我在实际的程序中做了正确的计算，但在这里输入时把它弄糟了。我同意这可能与你建议的顺序有关。我一直在摆弄它，我要么得到了相同的输出，要么得到了不同的输出，但从来没有得到正确的输出。你认为我可能需要在我已经得到的一个if语句之后再使用另一个if语句，根据哪个p值最接近二次曲线的根来重新分配变量吗？这有意义吗？不，以不同的方式重新分配变量没有意义。我给出的维基百科链接上说“符号的选择应确保分母的大小尽可能大”。例如，测试abs（b-（b2-4*ac）.5）与abs（b+（b2-4*ac）.5）或复数运算中的等效物。注意，您可以为x1、x2等添加一个
print
语句，以及一个
b=int（input（））
语句来手动引导计算，以了解更多关于发生了什么的信息。如果你发现一个b序列得到了想要的结果，那么就分析denom、b、x1、x2或其他条件来得到这个序列。
The initial estimates to a root are:
f( 1.0 ) =  96.0
f( 3.0 ) =  20.0
f( -10.0 ) =  -630.0
 0: estimate to a root is f(  1.00000000000000) =  96.00000000000000
 1: estimate to a root is f( -4.10201287896889) = 213.71097514696675
 2: estimate to a root is f(  3.46320225345860) =   8.63161417086548
 3: estimate to a root is f(  3.90342357843416) =   1.15470992046251
 4: estimate to a root is f(  3.98002449809592) =   0.22371275706982
 5: estimate to a root is f(  3.99575149263503) =   0.04691400247817
 6: estimate to a root is f(  3.99909106270745) =   0.01000657113716
 7: estimate to a root is f(  3.99980529453210) =   0.00214213924168
 8: estimate to a root is f(  3.99995828046651) =   0.00045893227349
 9: estimate to a root is f(  3.99999106024078) =   0.00009833815063
10: estimate to a root is f(  3.99999808434378) =   0.00002107225517
11: estimate to a root is f(  3.99999958950253) =   0.00000451547380
12: estimate to a root is f(  3.99999991203627) =   0.00000096760109

#!/usr/bin/env python3.2
from math import *
from cmath import *

def evalFunction(f,x):
    return eval(f)

def main():
    from sys import argv
    f  = argv[1]           if len(argv)>1 else input("Input the function: ")
    p0 = float(argv[2])    if len(argv)>2 else eval(input("Input the first estimate to a root of the function: "))
    p1 = float(argv[3])    if len(argv)>3 else eval(input("Input the next  estimate to a root of the function: "))
    p2 = float(argv[4])    if len(argv)>4 else eval(input("Input the third estimate to a root of the function: "))
    toler = float(argv[5]) if len(argv)>5 else eval(input("Enter the tolerance: "))

    fp0 = evalFunction(f,p0)
    fp1 = evalFunction(f,p1)
    fp2 = evalFunction(f,p2)

    print("The initial estimates to a root are:")
    print("f(",p0,") = ",fp0)
    print("f(",p1,") = ",fp1)
    print("f(",p2,") = ",fp2)
    count = 0
    print ('{:2}: estimate to a root is f({:18.14f}) = {:18.14f}'.format(count,p0,fp0))
    fp3 = 1e9

    while count<30 and abs(fp3) >= toler:
        fp0 = evalFunction(f,p0)
        fp1 = evalFunction(f,p1)
        fp2 = evalFunction(f,p2)

        #Computes a,b,c 
        o = fp1-fp2
        n = fp0-fp2
        s = p1-p2
        r = p0-p2
        denom = r*s*(p0-p1)
        a = (s*n-r*o)/denom
        b = ((r**2)*o-(s**2)*n)/denom
        c = fp2
        count += 1

        #Compute roots
        x1 = (-2*c)/(b+(b**2-4*a*c)**.5)
        x2 = (-2*c)/(b-(b**2-4*a*c)**.5)

        if b>0:
            p3 = p2+x1
        else:
            p3 = p2+x2

        fp3=evalFunction(f,p3)
        print ('{:2}: estimate to a root is f({:18.14f}) = {:18.14f}'.format(count,p3,fp3))
        p2 = p3        

main()

tini ~/sp/math > ./mullermethod.py '(x-5)*(x-4)*(x+7)' 1 3 -10 0.000001
The initial estimates to a root are:
f( 1.0 ) =  96.0
f( 3.0 ) =  20.0
f( -10.0 ) =  -630.0
 0: estimate to a root is f(  1.00000000000000) =  96.00000000000000
 1: estimate to a root is f( -4.10201287896889) = 213.71097514696675
 2: estimate to a root is f( -6.34710329529507) =  76.65637351948691
 3: estimate to a root is f( -6.95941163108092) =   5.31984100233008
 4: estimate to a root is f( -7.00059085626200) =  -0.07800105634618
 5: estimate to a root is f( -6.99999988135762) =   0.00001566079365
 6: estimate to a root is f( -6.99999999999998) =   0.00000000000281