Scipy Misc Derivative

Questa guida Python ti farà conoscere il derivato di Scipy per calcolare il derivato dei dati dati. Il linguaggio di programmazione di Python sta diventando famoso e un linguaggio preferito di tutti i tipi di sviluppatori grazie alle sue straordinarie biblioteche e alle funzioni integrate. Queste funzioni ci consentono di svolgere le attività complesse e pratiche rapidamente e automaticamente senza fare errori. Python ha reso lo sviluppo un compito molto semplice e facile. Possiamo eseguire qualsiasi operazione statistica, scientifica o matematica usando le funzioni integrate del linguaggio di programmazione Python. Entro la fine di questo articolo, sarai in grado di comprendere e utilizzare la funzione di derivato di Scipy nei tuoi programmi Python.

Ciò che è derivato?

Il derivato di una funzione riguarda il tasso di variazione di una funzione secondo la variabile indipendente. I derivati ​​sono utilizzati quando esiste il tasso di variazione e la quantità della variabile. Il linguaggio di programmazione Python fornisce la funzione Derivative () nel modulo Misc della libreria Scipy per trovare il derivato di una funzione. In questo tutorial, ti guideremo su come puoi usare la funzione Derivative () e quali elementi hai bisogno per utilizzare la funzione derivata in un programma Python. Dimostreremo alcuni esempi per la tua guida. Ma prima, impariamo e comprendiamo la sintassi della funzione derivata.

Sintassi della funzione Derivative ()

La funzione Derivative () della libreria Scipy svolge la stessa funzione che realizziamo manualmente per un problema di matematica. Qui, dobbiamo fornire gli stessi input per la funzione derivata. Vedere la sintassi della seguente funzione derivata:

Come discusso in precedenza, la libreria Scipy e il suo modulo Misc forniscono la funzione Derivative (). Ci vogliono quasi 6 parametri da essi, alcuni sono richiesti parametri e alcuni sono opzionali. Il parametro "funzione" rappresenta la funzione di cui devono essere trovati i derivati. Il parametro "x" rappresenta il punto derivato dell'ennesimo. Il parametro "DX" specifica la spaziatura. Il parametro "N" specifica l'ordine del derivato. Il parametro "Args" viene utilizzato per fornire i diversi argomenti. Infine, il parametro "ordine" specifica il numero di punti per la funzione derivata. Ora, troviamo i derivati ​​di diverse funzioni nella sezione di esempio seguente.

Esempio 1:

Nel primo esempio, ti guideremo nel processo passo-passo e ti faremo imparare a trovare la prima derivata di una funzione usando la funzione Derivative (). Considera il codice di esempio dato nel seguente frammento di codice:

da Scipy Import Misc
def fun (x):
return x ** 5 + x ** 8
misc.derivato (divertente, 1.8, dx = 1e-2)

Innanzitutto, dobbiamo importare il modulo misc dalla libreria Scipy in modo da poter utilizzare la funzione Derivative () senza affrontare alcun errore. Successivamente, viene dichiarata una funzione denominata "divertimento" e la funzione = x ** 5 + x ** 8 viene utilizzata per il derivato. La funzione e altri parametri vengono passati alla funzione derivata () per trovare il derivato. Ora, controlliamo l'output della seguente funzione Derivative ():

Esempio 2:

Consideriamo un altro esempio in cui una funzione dipende dalla seconda funzione. In precedenza, abbiamo fornito l'equazione nella funzione e abbiamo semplicemente restituito il risultato. Qui, passiamo il valore variabile e chiamiamo una funzione ma da un'altra funzione. Considera il codice di esempio dato nel seguente frammento:

dalla matematica import *
da Scipy Import Misc
def f (x):
return exp (x)
def df (x):
restituire misc.derivato (f, x)
df (5)

Utilizzeremo la funzione Exp () in modo da importare la libreria matematica nel programma. Successivamente, la libreria Scipy e il modulo misc vengono importati in modo da poter utilizzare la funzione Derivative (). Come puoi vedere, ci sono due funzioni: il primo è f () e il secondo è df (). La funzione denominata df () riceve il valore della variabile e chiama la funzione f () per il calcolo derivato. La funzione f () esegue il calcolo. Dovrebbe eseguire e restituire il risultato alla funzione df (). L'output della funzione Derivative () è indicata nel seguente:

Esempio 3:

Ora che abbiamo imparato a trovare il derivato di una funzione, pratichiamo per determinare l'array di derivati ​​delle funzioni. Puoi imparare come ottenere il derivato dell'array di funzioni da questo esempio. Vedere il seguente codice di esempio:

da 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]
per i in gamma (len (funs)):
Dev = Derivative (Funs [i], 1)
print ('Derivative of Function is ='.Formato (i+1), dev)

Innanzitutto, la libreria di Scipy e il modulo misc sono importati, il che è essenziale per l'importazione. Quindi, vengono dichiarate cinque funzioni. L'array di cinque funzioni è elencata nella variabile Funs. Il per;" Loop viene utilizzato per iterare attraverso ciascuna funzione elencata nell'array ed eseguire il derivato

Esempio 4:

Il derivato di una funzione e il derivato di una serie di funzioni sono concetti che abbiamo appreso nelle sezioni precedenti. Ora, capiamo come viene utilizzata la funzione derivata. Visualiamo l'output della funzione derivata in un grafico. Considera il seguente codice di esempio:

Importa Numpy come NP
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
da Scipy.derivato di importazione misc
def fun (x):
return x ** 5 + 3*x + 5
def derivato (x):
Return Derivative (divertimento, x)
y = np.Linspace (-10, 10)
Plt.trama (y, fun (y), color = 'green', etichetta = 'funzione')
Plt.trama (y, derivato (y), color = 'giallo', etichetta = 'derivato')
Plt.Legenda (loc = 'inferiore a destra')
Plt.griglia (vero)

Abbiamo bisogno di tre librerie in questo programma: Numpy, Matplotlib e Scipy. La libreria numpy ci consente di utilizzare la funzione line -pace (). La libreria Scipy ci consente di utilizzare la funzione derivata. Infine, il matplotlib ci consente di tracciare il risultato sul grafico. Due funzioni sono dichiarate proprio come nell'esempio precedente. Una funzione chiama un'altra funzione per il calcolo derivato. Per tracciare il grafico, utilizziamo NP.Area line-spazio (-10, 10). Tutti i cosmetici del grafico sono eseguiti nel PLT.Plot () funzione. Ora, vediamo il seguente grafico:

Conclusione

Questo tutorial è una guida completa sulla funzione Derivative () della libreria Scipy. La libreria Scipy fornisce il modulo misc che offre la funzione Derivative (). The Derivative () è una funzione integrata del modulo misc che svolge la stessa funzione che eseguiamo manualmente per risolvere un problema di matematica. Ci consente di risolvere automaticamente il derivato semplicemente prendendo i pochi parametri della funzione. Gli esempi della funzione Derivative () spiegano a fondo come implementare la funzione Derivative () in un programma Python. Praticare questi esempi ti aiuterà a ottenere un comando della funzione Derivative ().