Реализовать метод обратной квадратичной интерполяции для нахождения корня нелинейного уравнения. Привести примеры уравнений, для которых процесс а) сходится сверхлинейно; б) сходится с линейной скоростью; в) не сходится. Ваша программа должна строить графики этих функций, выдавать найденный корень и количество вычислений значений функции.

Как вам поможешь? Вы не пишете в чем у вас проблема.

ок

x = (0.4, 0.6, 0.8)//только вместо () надо
y = np.log(x)
f = np.polyfit(x, y, 2)
print (f)

получаем f(x)= -1,47x^2+3,5x-2,1
а как корни получить?

Ivan101010
а как корни получить?

Вы шутите? Вы не умеете решать квадратные уравнения?
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%83%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5

Боюсь от вас ждут гораздо более серьезных знаний.

Вообще в scipy реализованы сплайны которые умеют находить свои корни :)