Scipy Misc Dérivé

Ce guide Python vous fera découvrir le dérivé Scipy Misc pour calculer le dérivé des données données. Le langage de programmation Python devient célèbre et un langage préféré de toutes sortes de développeurs en raison de ses bibliothèques incroyables et de ses fonctions intégrées. Ces fonctions nous permettent d'effectuer les tâches complexes et pratiques rapidement et automatiquement sans commettre d'erreurs. Python a fait du développement une tâche très simple et facile. Nous pouvons effectuer n'importe quelle opération statistique, scientifique ou mathématique en utilisant les fonctions intégrées du langage de programmation Python. À la fin de cet article, vous pourrez comprendre et utiliser la fonction dérivée Scipy Divers dans vos programmes Python.

Qu'est-ce que le dérivé?

La dérivée d'une fonction concerne le taux de changement d'une fonction selon la variable indépendante. Les dérivés sont utilisés lorsque le taux de changement et la quantité de la variable existe. Le langage de programmation Python fournit la fonction dérivée () dans le module Misc de la bibliothèque Scipy pour trouver la dérivée d'une fonction. Dans ce tutoriel, nous vous guiderons sur la façon dont vous pouvez utiliser la fonction dérivée () et quels éléments avez-vous besoin d'utiliser la fonction dérivée dans un programme Python. Nous allons démontrer quelques exemples pour vos conseils. Mais avant cela, apprenons et comprenons la syntaxe de la fonction dérivée.

Syntaxe de la fonction dérivée ()

La fonction dérivée () de la bibliothèque Scipy remplit la même fonction que nous accomplissons manuellement pour un problème mathématique. Ici, nous devons fournir les mêmes entrées pour la fonction dérivée. Voir la syntaxe de la fonction dérivée suivante:

Comme discuté précédemment, la bibliothèque Scipy et son module Misc fournissent la fonction dérivée (). Il en prend près de 6 paramètres, certains sont des paramètres nécessaires et certains sont facultatifs. Le paramètre «fonction» représente la fonction dont les dérivés doivent être trouvés. Le paramètre «x» représente le nième point dérivé. Le paramètre «dx» spécifie l'espacement. Le paramètre «n» spécifie l'ordre de dérivé. Le paramètre «args» est utilisé pour fournir les différents arguments. Enfin, le paramètre «Ordre» spécifie le nombre de points pour la fonction dérivée. Maintenant, trouvons les dérivés de différentes fonctions dans la section d'exemple suivant.

Exemple 1:

Dans le premier exemple, nous vous guiderons sur le processus étape par étape et vous ferons apprendre à trouver le premier dérivé d'une fonction à l'aide de la fonction dérivée (). Considérez l'exemple de code donné dans l'extrait de code suivant:

de Scipy Import Misc
Def Fun (x):
retour x ** 5 + x ** 8
mission.dérivé (plaisir, 1.8, dx = 1e-2)

Tout d'abord, nous devons importer le module Misc à partir de la bibliothèque Scipy afin que nous puissions utiliser la fonction dérivée () sans faire face à aucune erreur. Après cela, une fonction nommée «Fun» est déclarée et la fonction = x ** 5 + x ** 8 est utilisée pour la dérivée. La fonction et d'autres paramètres sont transmis à la fonction dérivée () pour trouver le dérivé. Maintenant, vérifions la sortie de la fonction dérivée suivante ():

Exemple 2:

Considérons un autre exemple où une fonction dépend de la deuxième fonction. Auparavant, nous avons fourni l'équation dans la fonction et avons simplement renvoyé le résultat. Ici, nous passons la valeur variable et appelons une fonction mais à partir d'une autre fonction. Considérez l'exemple de code donné dans l'extrait suivant:

de l'importation mathématique *
de Scipy Import Misc
def f (x):
return exp (x)
def df (x):
retour à l'écart.dérivé (f, x)
DF (5)

Nous utiliserons la fonction exp () afin que nous importons la bibliothèque mathématique dans le programme. Après cela, la bibliothèque SCIPY et le module Misc sont importés afin que nous puissions utiliser la fonction dérivée (). Comme vous pouvez le voir, il existe deux fonctions - la première est f () et la seconde est df (). La fonction nommée DF () reçoit la valeur de la variable et appelle la fonction f () pour le calcul dérivé. La fonction f () effectue le calcul. Il est censé effectuer et renvoyer le résultat à la fonction df (). La sortie de la fonction dérivée () est donnée dans ce qui suit:

Exemple 3:

Maintenant que nous avons appris à trouver le dérivé d'une fonction, pratiquons la détermination de la gamme des dérivés des fonctions. Vous pouvez apprendre à obtenir le dérivé du tableau de fonction à partir de cet exemple. Voir l'exemple de code suivant:

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 = [Fun1, Fun2, Fun3, Fun4, Fun5]
pour I à portée (Len (Funs)):
Dev = dérivé (Funs [i], 1)
print ('dérivé de la fonction est ='.format (i + 1), dev)

Premièrement, la bibliothèque SCIPY et le module Misc sont importés, ce qui est essentiel pour importer. Ensuite, cinq fonctions sont déclarées. Le tableau de cinq fonctions est répertorié dans la variable Funs. Le «pour»; La boucle est utilisée pour itérer chaque fonction répertoriée dans le tableau et effectuer le dérivé

Exemple 4:

La dérivée d'une fonction et la dérivée d'un tableau de fonctions sont des concepts que nous avons appris dans les sections précédentes. Maintenant, nous comprenons comment la fonction dérivée est utilisée. Affichons la sortie de la fonction dérivée dans un graphique. Considérez l'exemple de code suivant:

Importer Numpy comme NP
Importer Matplotlib.pypllot comme plt
de Scipy.Dérivé d'importation de mission
Def Fun (x):
retour x ** 5 + 3 * x + 5
Def dérivé (x):
Retour dérivé (plaisir, x)
y = np.lispace (-10, 10)
PLT.Plot (y, fun (y), color = 'verte', label = 'function')
PLT.tracé (y, dérivé (y), color = 'jaune', label = 'dérivé')
PLT.légende (loc = 'inférieur à droite')
PLT.grille (vrai)

Nous avons besoin de trois bibliothèques dans ce programme: Numpy, Matplotlib et Scipy. La bibliothèque Numpy nous permet d'utiliser la fonction de lignes d'espace (). La bibliothèque Scipy nous permet d'utiliser la fonction dérivée. Enfin, le matplotlib nous permet de tracer le résultat sur le graphique. Deux fonctions sont déclarées comme dans l'exemple précédent. Une fonction appelle une autre fonction pour le calcul dérivé. Pour tracer le graphique, nous utilisons le NP.espace de ligne (-10, 10). Tous les cosmétiques du graphique sont effectués dans le PLT.Fonction de tracé (). Maintenant, voyons le graphique suivant:

Conclusion

Ce tutoriel est un guide complet sur la fonction dérivée () de la bibliothèque Scipy. La bibliothèque SCIPY fournit le module Misc qui offre la fonction dérivée (). Le dérivé () est une fonction intégrée du module Misc qui remplit la même fonction que nous effectuons manuellement pour résoudre un problème mathématique. Il nous permet de résoudre automatiquement la dérivée simplement en prenant les quelques paramètres de la fonction. Les exemples de la fonction dérivée () expliquent en détail comment implémenter la fonction dérivée () dans un programme Python. La pratique de ces exemples vous aidera à obtenir une commande de la fonction dérivée ().