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：

数值微分方法：

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。

符号微分方法：

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。