Scipy Misc -derivat

Denne Python -guiden vil få deg til å lære om Scipy Misc -derivatet for å beregne derivatet av de gitte dataene. Python-programmeringsspråk blir kjent og et favorittspråk for alle slags utviklere på grunn av sine fantastiske biblioteker og innebygde funksjoner. Disse funksjonene lar oss utføre de komplekse og praktiske oppgavene raskt og automatisk uten å gjøre noen feil. Python gjorde utviklingen til en veldig enkel og enkel oppgave. Vi kan utføre enhver statistisk, vitenskapelig eller matematisk operasjon ved å bruke de innebygde funksjonene til Python-programmeringsspråket. Mot slutten av denne artikkelen vil du kunne forstå og bruke Scipy Misc -derivatfunksjonen i Python -programmene dine.

Hva er derivat?

Derivatet av en funksjon er opptatt av endringshastigheten til en funksjon i henhold til den uavhengige variabelen. Derivater brukes når endringshastigheten og mengden av variabelen eksisterer. Python -programmeringsspråket gir derivat () -funksjonen i MISC -modulen til Scipy -biblioteket for å finne derivatet til en funksjon. I denne opplæringen vil vi veilede deg om hvordan du kan bruke derivatfunksjonen () og hvilke elementer trenger du for å bruke derivatfunksjonen i et Python -program. Vi vil demonstrere noen eksempler for din veiledning. Men før det, la oss lære og forstå syntaksen til derivatfunksjonen.

Syntaks av derivat () -funksjonen

Derivat () -funksjonen til Scipy -biblioteket utfører den samme funksjonen som vi utfører manuelt for et matematikkproblem. Her må vi gi de samme inngangene for den derivatfunksjonen. Se syntaks for følgende derivatfunksjon:

Som diskutert tidligere, gir Scipy -biblioteket og MISC -modulen den derivat () -funksjonen. Det tar nesten 6 parametere ut av dem, noen er nødvendige parametere og noen er valgfrie. "Funksjonen" -parameteren representerer funksjonen som derivater må finnes. "X" -parameteren representerer det nde derivatpunktet. "DX" -parameteren spesifiserer avstanden. "N" -parameteren spesifiserer rekkefølgen på derivat. "Args" -parameteren brukes til å gi de forskjellige argumentene. Til slutt spesifiserer parameteren "orden" antall punkter for derivatfunksjonen. La oss nå finne derivater av forskjellige funksjoner i avsnittet Følgende eksempel.

Eksempel 1:

I det første eksemplet vil vi guide deg om trinn-for-trinn-prosessen og få deg til å lære hvordan du finner det første derivatet av en funksjon ved hjelp av derivat () -funksjonen. Tenk på den gitte prøvekoden i følgende kodebit:

Fra Scipy Import Misc
def moro (x):
Returner x ** 5 + x ** 8
misc.Derivat (moro, 1.8, dx = 1e-2)

Først må vi importere MISC -modulen fra Scipy -biblioteket slik at vi kan bruke derivat () -funksjonen uten å møte noen feil. Etter det er en funksjon som heter "moro" erklært og funksjonen = x ** 5 + x ** 8 brukes til derivatet. Funksjonen og andre parametere sendes til derivatfunksjonen () for å finne derivatet. La oss nå sjekke utgangen fra følgende derivat () -funksjon:

Eksempel 2:

La oss vurdere et annet eksempel der en funksjon avhenger av den andre funksjonen. Tidligere ga vi ligningen i funksjonen og returnerte ganske enkelt resultatet. Her passerer vi den variable verdien og kaller en funksjon, men fra en annen funksjon. Tenk på den gitte prøvekoden i følgende utdrag:

Fra matematikkimport *
Fra Scipy Import Misc
def f (x):
retur exp (x)
def df (x):
Returner misc.Derivat (F, X)
DF (5)

Vi vil bruke Exp () -funksjonen slik at vi importerer matematikkbiblioteket til programmet. Etter det importeres Scipy Library og MISC -modulen slik at vi kan bruke derivat () -funksjonen. Som du ser, er det to funksjoner - den første er f () og den andre er DF (). Funksjonen som heter DF () mottar verdien av variabelen og kaller F () -funksjonen for derivatberegning. F () -funksjonen utfører beregningen. Det er ment å utføre og returnere resultatet til DF () -funksjonen. Utgangen fra derivat () -funksjonen er gitt i følgende:

Eksempel 3:

Nå som vi lærte å finne derivatet av en funksjon, la oss øve på å bestemme utvalget av funksjonenes derivater. Du kan lære hvordan du kan skaffe funksjonen Array's derivat fra dette eksemplet. Se følgende prøvekode:

Fra Scipy Import Misc
Fun1 = Lambda x: x ** 1 + 3*x + 1
Fun2 = Lambda x: x ** 2 + 3*x + 2
Fun3 = Lambda x: x ** 3 + 3*x + 3
Fun4 = Lambda x: x ** 4 + 3*x + 4
Fun5 = Lambda x: x ** 5 + 3*x + 5
Funs = [Fun1, Fun2, Fun3, Fun4, Fun5]
for jeg i rekkevidde (len (moro)):
Dev = derivat (Funs [i], 1)
print ('derivat av funksjon er ='.Format (i+1), dev)

For det første importeres Scipy -biblioteket og MISC -modulen som er viktig for å importere. Deretter er fem funksjoner erklært. Utvalget av fem funksjoner er oppført i Funs -variabelen. "For;" Loop brukes til å iterere gjennom hver funksjon som er oppført i matrisen og utføre derivatet

Eksempel 4:

Derivatet av en funksjon og derivatet av en rekke funksjoner er konsepter som vi lærte i de forrige seksjonene. Nå forstår vi hvordan den derivatfunksjonen brukes. La oss vise utgangen fra derivatfunksjonen i en graf. Tenk på følgende prøvekode:

Importer numpy som NP
Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Fra scipy.misc importderivat
def moro (x):
Returner x ** 5 + 3*x + 5
def derivat (x):
Returner derivat (moro, x)
y = np.Linspace (-10, 10)
plt.plot (y, moro (y), color = 'grønn', label = 'funksjon')
plt.plot (y, derivat (y), color = 'gul', label = 'derivat')
plt.Legend (loc = 'nedre til høyre')
plt.rutenett (sant)

Vi trenger tre biblioteker i dette programmet: Numpy, Matplotlib og Scipy. Numpy -biblioteket lar oss bruke linjene () -funksjonen. Scipy -biblioteket lar oss bruke den derivatfunksjonen. Til slutt lar matplotlib oss plotte resultatet på grafen. To funksjoner er erklært akkurat som i forrige eksempel. En funksjon kaller en annen funksjon for derivatberegning. For å plotte grafen, bruker vi NP.Linjeområde (-10, 10) område. All kosmetikk av grafen gjøres i PLT.plot () funksjon. La oss nå se følgende graf:

Konklusjon

Denne opplæringen er en komplett guide om Derivative () -funksjonen til Scipy Library. Scipy -biblioteket gir MISC -modulen som tilbyr derivat () -funksjonen. Derivatet () er en innebygd funksjon av MISC-modulen som utfører den samme funksjonen som vi manuelt utfører for å løse et matematikkproblem. Det lar oss løse derivatet automatisk bare ved å ta de få parametrene til funksjonen. Eksemplene på derivatet () -funksjonen forklarer hvordan du implementerer derivatfunksjonen () i et Python -program. Å øve på disse eksemplene vil hjelpe deg med å få en kommando over derivat () -funksjonen.