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python实现函数求导的方法是:1、利用sympy库中的symbols方法传入x和y变量;2、利用sympy库中的diff函数传入需要求导的函数即可返回求导之后的结果。
python利用sympy库对某个函数求导,numpy库使用该求导结果计算的程序
在python数据处理过程中,我们经常会遇见这样一种情况。需要对一个函数表达式求偏导,并将具体数值代入导数式。
而python中通常可用于函数求导的函数是sympy库中的diff()函数。
但他通常所求得的导数只是一个符号表达式。不能直接带入数据使用。
如下例:
import sympy as sp import numpy as np x,y = sp.symbols('x y') z = sp.sin(2*sp.pi*x+2*y/5) zx = sp.diff(z,x) zy = sp.diff(z,y) print(zx) print(zy)
其输出为:
2*pi*cos(2*pi*x + 2*y/5) 2*cos(2*pi*x + 2*y/5)/5
那么该如何解决这个问题呢?
对x,y使用evalf()函数分别赋值后,用float进行类型转换后,才能利用numpy进行数值计算。
如下例:
import sympy as sp import numpy as np x,y = sp.symbols('x y') z = sp.sin(2*sp.pi*x+2*y/5) zx = sp.diff(z,x) zy = sp.diff(z,y) x1 = 10 y1 = 5 z_x1 = float(zx.evalf(subs={x:x1,y:y1})) z_y1 = float(zy.evalf(subs={x:x1,y:y1})) print(z_x1) print(z_y1)
其输出结果:
-2.61472768902227 -0.16645873461885696
那如果我的x或y不是单一的值呢?而是一个数组。
我们可以利用一个循环来完成。
如下例:
import sympy as sp import numpy as np x,y = sp.symbols('x y') z = sp.sin(2*sp.pi*x+2*y/5) zx = sp.diff(z,x) zy = sp.diff(z,y) x_array = np.linspace(-5, 5, 10) y_array = np.linspace(-5, 5, 10) temp_x = []#先定义一个用于存储x偏导的空列表 temp_y = []#先定义一个用于存储y偏导的空列表 for i in range(10): z_x = float(zx.evalf(subs={x:x_array[i],y:y_array[i]})) temp_x.append(z_x)#将计算得到的偏导值一一添加到列表中 z_y = float(zy.evalf(subs={x:x_array[i],y:y_array[i]})) temp_y.append(z_y) zx_array = np.array(temp_x)#将列表转换为数组 zy_array = np.array(temp_y) print(zx_array) print(zy_array)
输出结果为:
[-2.61472769 4.11163864 6.02946289 0.89585862 -5.2854481 -5.2854481 0.89585862 6.02946289 4.11163864 -2.61472769] [-0.16645873 0.26175505 0.38384753 0.05703213 -0.33648208 -0.33648208 0.05703213 0.38384753 0.26175505 -0.16645873]
由此便实现了由sympy得到求导结果,到numpy库进行数值计算。
看完了这篇文章,相信你对python实现函数求导的方法有了一定的了解,想了解更多相关知识,欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道,感谢各位的阅读!