Derivada Scipy Misc

Este guia Python fará você aprender sobre o derivado Scipy Misc para calcular a derivada dos dados fornecidos. A linguagem de programação do Python está se tornando famosa e uma linguagem favorita de todos os tipos de desenvolvedores devido a suas incríveis bibliotecas e funções internas. Essas funções nos permitem executar as tarefas complexas e práticas de maneira rápida e automática, sem cometer erros. Python fez do desenvolvimento uma tarefa muito simples e fácil. Podemos executar qualquer operação estatística, científica ou matemática usando as funções internas da linguagem de programação Python. No final deste artigo, você poderá entender e usar a função de derivada Scipy Misc em seus programas Python.

O que é derivado?

A derivada de uma função está preocupada com a taxa de mudança de uma função de acordo com a variável independente. Os derivativos são utilizados quando a taxa de mudança e a quantidade da variável existe. A linguagem de programação python fornece a função derivativa () no módulo MISC da biblioteca ccepy para encontrar o derivado de uma função. Neste tutorial, guiaremos você sobre como você pode usar a função derivada () e quais elementos você precisa usar a função derivada em um programa Python. Vamos demonstrar alguns exemplos para sua orientação. Mas antes disso, vamos aprender e entender a sintaxe da função derivada.

Sintaxe da função derivada ()

A função derivada () da biblioteca scipy desempenha a mesma função que realizamos manualmente para um problema de matemática. Aqui, precisamos fornecer as mesmas entradas para a função derivada. Veja a sintaxe da seguinte função derivada:

Conforme discutido anteriormente, a biblioteca scipy e seu módulo MISC fornecem a função derivada (). São necessários quase 6 parâmetros deles, alguns são parâmetros necessários e outros são opcionais. O parâmetro "função" representa a função da qual os derivados precisam ser encontrados. O parâmetro "X" representa o nº ponto derivado. O parâmetro "dx" especifica o espaçamento. O parâmetro "n" especifica a ordem do derivado. O parâmetro "args" é usado para fornecer os diferentes argumentos. Por fim, o parâmetro "Ordem" especifica o número de pontos para a função derivada. Agora, vamos encontrar os derivados de diferentes funções na seção de exemplo a seguir.

Exemplo 1:

No primeiro exemplo, o guiaremos no processo passo a passo e fará você aprender a encontrar o primeiro derivado de uma função usando a função derivativa (). Considere o código de amostra fornecido no seguinte snippet de código:

De Scipy Import Misc
Def Fun (x):
retornar x ** 5 + x ** 8
misc.derivado (diversão, 1.8, dx = 1e-2)

Primeiro, precisamos importar o módulo MISC da biblioteca scipy para que possamos usar a função derivada () sem enfrentar nenhum erro. Depois disso, uma função chamada "diversão" é declarada e a função = x ** 5 + x ** 8 é usada para o derivado. A função e outros parâmetros são passados ​​para a função derivada () para encontrar o derivado. Agora, vamos verificar a saída da seguinte função derivativa ():

Exemplo 2:

Vamos considerar outro exemplo em que uma função depende da segunda função. Anteriormente, fornecemos a equação na função e simplesmente retornamos o resultado. Aqui, passamos pelo valor variável e chamamos uma função, mas de outra função. Considere o código de amostra fornecido no seguinte snippet:

da importação matemática *
De Scipy Import Misc
def f (x):
Retornar exp (x)
def df (x):
Retorn Misc.derivado (f, x)
df (5)

Usaremos a função exp () para importar a biblioteca de matemática para o programa. Depois disso, a biblioteca scipy e o módulo MISC são importados para que possamos usar a função derivada (). Como você pode ver, existem duas funções - a primeira é f () e a segunda é df (). A função chamada df () recebe o valor da variável e chama a função f () para computação derivada. A função f () executa o cálculo. Deve executar e retornar o resultado à função df (). A saída da função derivada () é dada no seguinte:

Exemplo 3:

Agora que aprendemos a encontrar o derivado de uma função, vamos praticar na determinação da variedade de derivadas das funções. Você pode aprender a obter o derivado da matriz de funções deste exemplo. Veja o seguinte código de amostra:

De 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 = [FUN11, FUN2, FUN3, FUN4, FUN5]
para i no range (len (funns)):
Dev = derivado (FUNS [i], 1)
print ('Derivado da função is ='.formato (i+1), dev)

Primeiro, a biblioteca scipy e o módulo MISC são importados, o que é essencial para importar. Então, cinco funções são declaradas. A matriz de cinco funções está listada na variável FunS. O "para". O loop é usado para iterar através de cada função listada na matriz e executar o derivado

Exemplo 4:

O derivado de uma função e o derivado de uma variedade de funções são conceitos que aprendemos nas seções anteriores. Agora, entendemos como a função derivada é usada. Vamos exibir a saída da função derivada em um gráfico. Considere o seguinte código de amostra:

importar numpy como np
importar matplotlib.pyplot como plt
de Scipy.Misc importar derivado
Def Fun (x):
retornar x ** 5 + 3*x + 5
def derivate (x):
Derivado de retorno (diversão, x)
y = np.Linspace (-10, 10)
plt.plot (y, diversão (y), color = 'verde', etiqueta = 'função')
plt.plot (y, derivado (y), cor = 'amarelo', etiqueta = 'derivado')
plt.legenda (loc = 'inferior direito')
plt.grade (verdadeira)

Precisamos de três bibliotecas neste programa: Numpy, Matplotlib e Scipy. A biblioteca Numpy nos permite usar a função de espaço de linha (). A biblioteca scipy nos permite usar a função derivada. Por fim, o matplotlib nos permite plotar o resultado no gráfico. Duas funções são declaradas como no exemplo anterior. Uma função chama outra função para a computação derivada. Para plotar o gráfico, usamos o NP.Espaço de linha (-10, 10) Área. Todos os cosméticos do gráfico são feitos no PLT.plot () função. Agora, vamos ver o seguinte gráfico:

Conclusão

Este tutorial é um guia completo sobre a função Derivativa () da Biblioteca Scipy. A biblioteca scipy fornece o módulo MISC que oferece a função derivada (). O derivado () é uma função interna do módulo MISC que desempenha a mesma função que desempenhamos manualmente para resolver um problema de matemática. Ele nos permite resolver o derivado automaticamente apenas pegando os poucos parâmetros da função. Os exemplos da função derivada () explicam minuciosamente como implementar a função derivativa () em um programa python. Praticar esses exemplos ajudará você a obter um comando da função derivada ().