首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在python中绘制expnential的导数-知道我做错了什么吗?

在Python中绘制指数函数的导数,可以使用数值微分或符号微分的方法来实现。以下是两种方法的示例代码:

  1. 数值微分方法:
代码语言:txt
复制
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def exponential(x):
    return np.exp(x)

def derivative(x, h):
    return (exponential(x + h) - exponential(x)) / h

x = np.linspace(-5, 5, 100)
h = 0.001
y = derivative(x, h)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel("Derivative of exponential")
plt.title("Plot of the derivative of exponential function")
plt.show()

在上述代码中,exponential函数定义了指数函数,derivative函数使用数值微分的方法计算导数。通过调整参数h的值可以控制数值微分的精度。最后使用matplotlib库绘制导数的图像。

  1. 符号微分方法:
代码语言:txt
复制
import sympy as sp
import matplotlib.pyplot as plt

x = sp.symbols('x')
y = sp.exp(x)
dy = sp.diff(y, x)

f = sp.lambdify(x, dy, 'numpy')
x_vals = np.linspace(-5, 5, 100)
y_vals = f(x_vals)

plt.plot(x_vals, y_vals)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel("Derivative of exponential")
plt.title("Plot of the derivative of exponential function")
plt.show()

在上述代码中,使用sympy库定义了符号变量x和指数函数y。通过调用diff函数计算导数,并使用lambdify函数将导数转换为可调用的函数。最后使用matplotlib库绘制导数的图像。

以上两种方法都可以绘制出指数函数的导数图像,可以根据具体需求选择使用数值微分或符号微分的方法。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • HDOJ(HDU) 1465 不容易系列之一(错排)

    Problem Description 大家常常感慨,要做好一件事情真的不容易,确实,失败比成功容易多了! 做好“一件”事情尚且不易,若想永远成功而总从不失败,那更是难上加难了,就像花钱总是比挣钱容易的道理一样。 话虽这样说,我还是要告诉大家,要想失败到一定程度也是不容易的。比如,我高中的时候,就有一个神奇的女生,在英语考试的时候,竟然把40个单项选择题全部做错了!大家都学过概率论,应该知道出现这种情况的概率,所以至今我都觉得这是一件神奇的事情。如果套用一句经典的评语,我们可以这样总结:一个人做错一道选择题并不难,难的是全部做错,一个不对。

    01

    全错位排列组合公式_无顺序排列组合公式

    大家常常感慨,要做好一件事情真的不容易,确实,失败比成功容易多了! 做好“一件”事情尚且不易,若想永远成功而总从不失败,那更是难上加难了,就像花钱总是比挣钱容易的道理一样。 话虽这样说,我还是要告诉大家,要想失败到一定程度也是不容易的。比如,我高中的时候,就有一个神奇的女生,在英语考试的时候,竟然把40个单项选择题全部做错了!大家都学过概率论,应该知道出现这种情况的概率,所以至今我都觉得这是一件神奇的事情。如果套用一句经典的评语,我们可以这样总结:一个人做错一道选择题并不难,难的是全部做错,一个不对。

    02

    opencv+Recorder︱OpenCV 中的 Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换

    图像边缘检测能够大幅减少数据量,在保留重要的结构属性的同时,剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前,传统的Sobel滤波器,Canny检测器具有广泛的应用,但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化,特别是颜色、亮度等的急剧变化,通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景,如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset),仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年,开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法,伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集,叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出,即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征,但是在特殊场景下,仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像,我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉,使其更加符合人的认知过程(举个形象的例子,就好像画家在画这个物体的时候,更倾向于只画外面这些轮廓,而把里面的细节给忽略掉)。 .

    05
    领券