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Python中numpy求函数的导数实现方法

numpy

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2021-03-24 16:28:1511413浏览 · 0收藏 · 0评论

numpy(1).png

在Python中如何用numpy求函数的导数呢?今天小编就来带大家一起学习。

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.]


以上就是Python中用numpy求导的方法。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心

(推荐操作系统:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。)

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