programming python

Python dẫn xuất thứ hai

nhập numpy
nhập toán
từ numpy nhập arange, cos
nhập matplotlib. pyplot
từ matplotlib. nhập khẩu pyplot *

def der[x,delta]
đồng bằng = float [đồng bằng]
nếu đồng bằng < [0. 0000001]
print['Giá trị được chọn cho delta quá nhỏ. ’]
trả về 1/đồng bằng
khác
hệ số góc = [f[x + delta] - f[x]]/delta
độ dốc trở lại

chắc chắn f[x]
f = [100. 0**[-0. 0482*x]]
trả lại f

điểm = 2. 0 #Đây là điểm tại đó đạo hàm sẽ được tính

số = 510
tăng = 10
y =
x =

nhân vật[]
f=[3,-4,-12,0,2]
in ['\Chức năng']
in f

in ['\Đạo hàm đầu tiên']
g=f. deriv[m=1] # Đạo hàm bậc nhất với m=1
in g

in [’\nĐạo hàm thứ hai’]
q=f. đạo hàm[m=2] # Đạo hàm cấp hai với m=2
in q

x=linspace[-2,3,101]
y=p[x]
yg=g[x] # Các câu lệnh này xác định các điểm để vẽ đồ thị
yq=q[x]
y0=0*x # Câu lệnh này xác định trục y để vẽ đồ thị

biểu đồ [x,y,nhãn =‘y=f[x]’]
cốt truyện [x,yg,nhãn ='Đạo hàm đầu tiên']
biểu đồ [x, yq, nhãn = 'Đạo hàm thứ hai']
huyền thoại [loc = 'tốt nhất']

biểu đồ [x,y0]
xlabel['trục x']
ylabel['trục y']
title ['Hàm hiển thị đồ thị, đạo hàm thứ nhất và thứ hai']
chỉ[]

Tôi không chắc mình đã hiểu câu hỏi của bạn chưa, nhưng tôi nghĩ bạn đang yêu cầu tính đạo hàm bậc nhất và đạo hàm bậc năm. Nếu vậy, bạn có thể làm điều này

dydx = np.gradient[y, x]  # First derivative.
d2ydx2 = np.gradient[dydx, x]  # Second derivative.
d3ydx3 = np.gradient[d2ydx2, x]  # Third derivative.
d4ydx4 = np.gradient[d3ydx3, x]  # Fourth derivative.
d5ydx5 = np.gradient[d4ydx4, x]  # Fifth derivative.

Nhưng hãy nhớ rằng np. độ dốc chỉ là một xấp xỉ số, vì vậy nó sẽ gây ra một số lỗi. Mỗi lần bạn gọi nó, các lỗi sẽ phức tạp. Tôi sẽ rất ngạc nhiên nếu đạo hàm thứ năm chính xác như đạo hàm thứ nhất

Y của bạn là một phương trình bậc hai. Vì vậy, chúng ta có thể sử dụng phép tính để tính các đạo hàm chính xác và kiểm tra tính chính xác của các điểm được tính

Trong hướng dẫn Python này, chúng ta sẽ tìm hiểu về "Đạo hàm Python scipy của mảng" để phân biệt một hàm đã cho hoặc các hàm trong mảng để tìm đạo hàm của các hàm này. Ngoài ra, bao gồm các chủ đề sau

Đạo hàm Python scipy của hàm
Python SciPy Đạo hàm thứ hai của hàm
Đạo hàm Python scipy của mảng
Python SciPy Đạo hàm thứ hai của mảng
Python SciPy Plot phái sinh của mảng
Dẫn xuất Python scipy của ví dụ về mảng

Mục lục

Đạo hàm Python scipy của hàm

Tốc độ thay đổi của một hàm liên quan đến một biến độc lập có thể khác nhau và đây là đạo hàm. Khi tồn tại một đại lượng thay đổi và một tỷ lệ thay đổi có thể thay đổi, thì đạo hàm được sử dụng thường xuyên nhất

Python scipy có phương thức

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

3 trong mô-đun

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

4 tìm giá trị của một điểm cho đạo hàm thứ n của hàm

Cú pháp được đưa ra dưới đây

scipy.misc.derivative[func, x0, dx=1.0, n=1, args=[], order=3]

Tham số ở đâu

chức năng. Đó là chức năng đầu vào
x0[thả nổi]. Một điểm mà đạo hàm thứ n có thể được phát hiện
dx [thả nổi]. Đó là một khoảng cách
n[int]. Thứ tự của đạo hàm. Giá trị mặc định là 1
đối số [tuple]. Nó được sử dụng để cung cấp các đối số
thứ tự [int]. Chỉ sử dụng một số điểm lẻ

Hãy tìm đạo hàm của bất kỳ hàm nào bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

from scipy import misc

Xác định hàm

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

5 có đạo hàm mà chúng ta cần tìm bằng cách sử dụng đoạn mã dưới đây

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

Bây giờ hãy tìm đạo hàm của hàm trên bằng mã bên dưới

misc.derivative[fun, 1.5, dx=1e-2]

Đạo hàm Python scipy của hàm

Đây là cách tìm đạo hàm của một hàm bằng phương thức

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

6 của Python scipy

Đọc. Gamma scipy của Python

Python SciPy Đạo hàm thứ hai của hàm

Đạo hàm cấp hai, nói một cách đại khái, đo tốc độ thay đổi của một đại lượng tự nó thay đổi như thế nào. Ví dụ, đạo hàm cấp hai của vị trí của một vật thể theo thời gian là gia tốc tức thời của vật thể hoặc tốc độ mà tại đó vận tốc của vật thể thay đổi theo thời gian

Hãy tìm đạo hàm cấp 2 của bất kỳ hàm nào bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

from scipy import misc

Xác định hàm

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

7 có đạo hàm mà chúng ta cần tìm bằng cách sử dụng đoạn mã dưới đây

def fun[x]:
    return x**3 + x**2

Bây giờ hãy tìm đạo hàm của hàm trên bằng mã bên dưới

misc.derivative[fun,1, n=2, dx=1e-4]

Python Đạo hàm thứ hai của hàm

Đây là cách tìm đạo hàm cấp 2 của hàm bằng phương pháp

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

8 của Python scipy

Đọc. Số liệu thống kê scipy của Python Poisson

Đạo hàm Python scipy của mảng

Để tính đạo hàm của mảng, chúng ta sẽ sử dụng vòng lặp python với hàm đạo hàm trong phần này

Hãy cùng xem một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

from scipy import misc

Xác định các hàm bằng cách sử dụng

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

9 hàm có đạo hàm mà chúng ta cần tìm bằng mã bên dưới

fun1 = lambda x: x**2+3*x+2
fun2 = lambda x: x**3+3*x+2

Tạo một mảng các hàm trên bằng mã bên dưới

fun=[fun1,fun2]

Tính đạo hàm của một mảng chứa các hàm bằng mã bên dưới

from scipy import misc

Đạo hàm Python scipy của mảng

Đầu ra ở trên chứa đạo hàm của các hàm trên là 5. 0 và 7. 0

Đọc. Python scipy Kdtree

Python SciPy Đạo hàm thứ hai của mảng

Trong phần này, chúng ta sẽ sử dụng vòng lặp Python với hàm đạo hàm để tính đạo hàm cấp hai của mảng

Hãy cùng xem một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

from scipy import misc

Xác định các hàm bằng cách sử dụng

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

9 hàm có đạo hàm mà chúng ta cần tìm bằng mã bên dưới

from scipy import misc

Tạo một mảng các hàm trên bằng cách sử dụng tham số của phương thức

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

6 bằng mã bên dưới

from scipy import misc

Tính đạo hàm cấp hai của một mảng chứa các hàm bằng đoạn mã dưới đây

from scipy import misc

Trong đoạn mã trên, chúng ta đang truyền tham số n=2 cho một phương thức Derivative[] để tính đạo hàm bậc hai của các hàm trong mảng

Đạo hàm thứ hai của Python của mảng

Đây là cách tính đạo hàm bậc 2 của mảng sử dụng phương thức

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

3 với tham số

misc.derivative[fun, 1.5, dx=1e-2]

3 của Python scipy

Đọc. Giá trị bản địa scipy của Python

Python SciPy Plot phái sinh của mảng

Chúng ta đã tìm hiểu về cách tính đạo hàm từ tiểu mục trên, bây giờ chúng ta sẽ tính đạo hàm và vẽ đạo hàm đó để xem nó trông như thế nào

Hãy tính toán và vẽ đồ thị đạo hàm bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các phương thức hoặc thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

from scipy import misc

Bây giờ hãy xác định hàm bằng mã bên dưới

from scipy import misc

Tính đạo hàm của hàm trên bằng mã bên dưới

from scipy import misc

Xác định các khoảng trục x bằng mã bên dưới

from scipy import misc

Vẽ hàm trên và đạo hàm bằng mã bên dưới

from scipy import misc

Python Plot phái sinh của mảng

Đây là cách vẽ đạo hàm của mảng bằng các phương thức thư viện matplotlib

Đọc. Chế độ thống kê scipy của Python

Ví dụ phái sinh Python scipy

Chúng ta đã học về phương thức

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

6 của Python scipy và cách tính đạo hàm của bất kỳ hàm nào. Ở đây trong phần này, chúng ta sẽ lấy hàm và tìm đạo hàm của nó một cách chi tiết cùng với các chi tiết toán học

Giả sử chúng ta có một hàm f[x]=6x2-9x và chúng ta muốn tìm đạo hàm của hàm này tại x=1, thì trước tiên chúng ta sẽ lấy đạo hàm của nó như hình bên dưới

Sau khi lấy đạo hàm, nó trở thành f[x]=

misc.derivative[fun, 1.5, dx=1e-2]

5, bây giờ đặt giá trị của x vào biểu thức lấy đạo hàm là f[1] =

misc.derivative[fun, 1.5, dx=1e-2]

6, và nó trở thành 3. Vì vậy, câu trả lời hoặc đạo hàm của hàm trên là 3

Hãy cùng xem ví dụ tương tự với phương thức

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

3 của mô-đun

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

4 của Python scipy bằng cách thực hiện theo các bước bên dưới

Nhập các thư viện hoặc phương thức cần thiết bằng mã python bên dưới

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

Xác định chức năng sử dụng mã dưới đây

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

Bây giờ hãy tìm đạo hàm tại x=1 bằng đoạn mã dưới đây

def fun[x]:
    return x**2 + x**3

Ví dụ phái sinh Python scipy

Nhìn vào đoạn mã trên, chúng ta đã tính đạo hàm của hàm 6x2-9x là 3. 0

Bạn cũng có thể muốn đọc các hướng dẫn Python SciPy sau đây

Python scipy tải tập tin Mat
Bộ lọc Python scipy Butterworth
Thống kê scipy của Python Đa biến_Normal
Giảm thiểu scipy Python [Với 8 ví dụ]
Ma trận khoảng cách scipy Python
Khoảng tin cậy Python scipy

Vì vậy, trong hướng dẫn này, chúng tôi đã đề cập đến “Dẫn xuất scipy của mảng Python” và đề cập đến các chủ đề sau

Python SciPy Đạo hàm thứ hai của hàm
Đạo hàm Python scipy của mảng
Python SciPy Đạo hàm thứ hai của mảng
Python SciPy Plot phái sinh của mảng
Dẫn xuất Python scipy của ví dụ về mảng

Bijay Kumar

Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều thư viện khác nhau trên Tkinter, Pandas, NumPy, Turtle, Django, Matplotlib, Tensorflow, Scipy, Scikit-Learn, v.v… Tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều khách hàng khác nhau . Kiểm tra hồ sơ của tôi

Có hàm phái sinh trong Python không?

Phương thức phái sinh[] . Với sự giúp đỡ của sympy. Derivative[], chúng ta có thể tạo một dẫn xuất chưa được đánh giá của một biểu thức SymPy. Nó có cùng cú pháp với phương thức diff[].

Ví dụ đạo hàm cấp hai là gì?

Đạo hàm bậc hai là gì? . Ví dụ, hãy xem xét hàm f [ x ] = x 3 + 2 x 2 f[x]=x^3+2x^2 f[x]=x3+2x2f, dấu ngoặc đơn bên trái, x, dấu ngoặc đơn bên phải, bằng, . the derivative of the function's derivative. Let's consider, for example, the function f [ x ] = x 3 + 2 x 2 f[x]=x^3+2x^2 f[x]=x3+2x2f, left parenthesis, x, right parenthesis, equals, x, cubed, plus, 2, x, squared.

Đạo hàm Python scipy của hàm

Python SciPy Đạo hàm thứ hai của hàm

Đạo hàm Python scipy của mảng

Python SciPy Đạo hàm thứ hai của mảng

Python SciPy Plot phái sinh của mảng

Ví dụ phái sinh Python scipy

Có hàm phái sinh trong Python không?

Ví dụ đạo hàm cấp hai là gì?

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề