从品牌网站建设到网络营销策划,从策略到执行的一站式服务
这篇文章将为大家详细讲解有关Python中怎么用numpy求函数的导数,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
成都创新互联服务项目包括安化网站建设、安化网站制作、安化网页制作以及安化网络营销策划等。多年来,我们专注于互联网行业,利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等,向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案,安化网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前,我们服务的客户以成都为中心已经辐射到安化省份的部分城市,未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任!
例如Numpy计算函数y=x^2+1
让我们说,我想要导数的值在x = 5 …
您有四个选项
可以使用Finite Differences
可以使用Automatic Derivatives
可以使用Symbolic Differentiation
可以手动计算导数。
有限差异不需要外部工具,但容易出现数字错误,如果您处于多变量情况,可能需要一段时间。
如果你的问题很简单,符号分化是理想的。符号方法现在变得相当健壮。SymPy是一个优秀的项目,它与NumPy很好地集成。看看autowrap或lambdify函数。
自动衍生品非常酷,不容易出现数字错误,但需要一些额外的库(google为这个,有几个好的选择)。这是最强大的,但也是最复杂/难以设置的选择。如果你很好地限制自己numpy语法,那么Theano可能是一个不错的选择。
这里是一个使用SymPy的例子。
In [1]: from sympy import * In [2]: import numpy as np In [3]: x = Symbol('x') In [4]: y = x**2 + 1 In [5]: yprime = y.diff(x) In [6]: yprime Out[6]: 2⋅x In [7]: f = lambdify(x, yprime, 'numpy') In [8]: f(np.ones(5)) Out[8]: [ 2. 2. 2. 2. 2.]
关于Python中怎么用numpy求函数的导数就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
成都网站建设公司地址:成都市青羊区太升南路288号锦天国际A座10层 建设咨询028-86922220
成都快上网科技有限公司-四川网站建设设计公司 | 蜀ICP备19037934号 Copyright 2020,ALL Rights Reserved cdkjz.cn | 成都网站建设 | © Copyright 2020版权所有.
专家团队为您提供成都网站建设,成都网站设计,成都品牌网站设计,成都营销型网站制作等服务,成都建网站就找快上网! | 成都网站建设哪家好? | 网站建设地图