Hướng dẫn can python take derivatives? - python có thể dùng dẫn xuất không?

Question

Tôi sử dụng Plotly để vẽ dữ liệu của mình bằng cách sử dụng chức năng này:

Nội dung chính Show

Làm thế nào để bạn lấy dẫn xuất của một numpy trong Python?
Các lô phái sinh là gì?
Cốt truyện () làm gì trong Python?

data_t = []

for mac, dico_data in dict_info.items():
    data_t.append(go.Scatter( x= dico_data["time"], y= dico_data['val'], name=mac ))
    print (data_t)
data = data_t
offline.plot(data_t)

Tôi cần sử dụng một tập hợp các điểm dữ liệu từ biểu đồ để tìm đạo hàm và vẽ nó. Tuy nhiên tôi không tìm thấy cách làm điều đó? Đây là một ví dụ về dữ liệu của tôi:

[Scatter({
    'name': '14:15:92:cc:00:00:00:01',
    'x': [707, 1212, 1616, 1818, 2020, 2121, 2323, 2424, 2525, 6969, 11009, 11716,
          12019, 16059, 16564, 19493, 20099, 23533, 23836, 25149, 29896, 43127,
          45147, 45753, 55045, 66761, 66862, 77467, 81204, 82921, 92718, 104434],
    'y': [1539071748.0, 1539071752.0, 1539071755.0, 1539071757.0, 1539071759.0,
          1539071760.0, 1539071764.0, 1539071765.0, 1539071768.0, 1539071872.0,
          1539071979.0, 1539071998.0, 1539072006.0, 1539072123.0, 1539072137.0,
          1539072226.0, 1539072250.0, 1539072386.0, 1539072398.0, 1539072450.0,
          1539072637.0, 1539073158.0, 1539073243.0, 1539073268.0, 1539073615.0,
          1539074097.0, 1539074101.0, 1539074533.0, 1539074691.0, 1539074763.0,
          1539075159.0, 1539075623.0]
})]
[Scatter({
    'name': '14:15:92:cc:00:00:00:01',
    'x': [707, 1212, 1616, 1818, 2020, 2121, 2323, 2424, 2525, 6969, 11009, 11716,
          12019, 16059, 16564, 19493, 20099, 23533, 23836, 25149, 29896, 43127,
          45147, 45753, 55045, 66761, 66862, 77467, 81204, 82921, 92718, 104434],
    'y': [1539071748.0, 1539071752.0, 1539071755.0, 1539071757.0, 1539071759.0,
          1539071760.0, 1539071764.0, 1539071765.0, 1539071768.0, 1539071872.0,
          1539071979.0, 1539071998.0, 1539072006.0, 1539072123.0, 1539072137.0,
          1539072226.0, 1539072250.0, 1539072386.0, 1539072398.0, 1539072450.0,
          1539072637.0, 1539073158.0, 1539073243.0, 1539073268.0, 1539073615.0,
          1539074097.0, 1539074101.0, 1539074533.0, 1539074691.0, 1539074763.0,
          1539075159.0, 1539075623.0]
})

Có ít nhất một vài cách để tính toán các dẫn xuất trong Python. Có một gói tượng trưng, được gọi là Sympy, có thể cho bạn biết rằng công thức cho đạo hàm của chức năng của bạn là $ f '(x) = 3x^2-2 $. Tất nhiên, thật dễ dàng để vẽ nó từ đó. Tuy nhiên, đây là một lớp trong các phương thức số, chúng ta hãy cố gắng sử dụng SCIPY. Có một chức năng cho sự khác biệt về số trong mô -đun scipy.misc. Hãy nhập nó, cùng với các công cụ đồ họa tiêu chuẩn:

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.misc import derivative

Bây giờ, hãy xác định $ f $ và sử dụng

[Scatter({
    'name': '14:15:92:cc:00:00:00:01',
    'x': [707, 1212, 1616, 1818, 2020, 2121, 2323, 2424, 2525, 6969, 11009, 11716,
          12019, 16059, 16564, 19493, 20099, 23533, 23836, 25149, 29896, 43127,
          45147, 45753, 55045, 66761, 66862, 77467, 81204, 82921, 92718, 104434],
    'y': [1539071748.0, 1539071752.0, 1539071755.0, 1539071757.0, 1539071759.0,
          1539071760.0, 1539071764.0, 1539071765.0, 1539071768.0, 1539071872.0,
          1539071979.0, 1539071998.0, 1539072006.0, 1539072123.0, 1539072137.0,
          1539072226.0, 1539072250.0, 1539072386.0, 1539072398.0, 1539072450.0,
          1539072637.0, 1539073158.0, 1539073243.0, 1539073268.0, 1539073615.0,
          1539074097.0, 1539074101.0, 1539074533.0, 1539074691.0, 1539074763.0,
          1539075159.0, 1539075623.0]
})]
[Scatter({
    'name': '14:15:92:cc:00:00:00:01',
    'x': [707, 1212, 1616, 1818, 2020, 2121, 2323, 2424, 2525, 6969, 11009, 11716,
          12019, 16059, 16564, 19493, 20099, 23533, 23836, 25149, 29896, 43127,
          45147, 45753, 55045, 66761, 66862, 77467, 81204, 82921, 92718, 104434],
    'y': [1539071748.0, 1539071752.0, 1539071755.0, 1539071757.0, 1539071759.0,
          1539071760.0, 1539071764.0, 1539071765.0, 1539071768.0, 1539071872.0,
          1539071979.0, 1539071998.0, 1539072006.0, 1539072123.0, 1539072137.0,
          1539072226.0, 1539072250.0, 1539072386.0, 1539072398.0, 1539072450.0,
          1539072637.0, 1539073158.0, 1539073243.0, 1539073268.0, 1539073615.0,
          1539074097.0, 1539074101.0, 1539074533.0, 1539074691.0, 1539074763.0,
          1539075159.0, 1539075623.0]
})

0 để tính toán $ f '(1) $, có giá trị chính xác là $ 1 $.

def f(x): return x**3-2*x
derivative(f,1,dx=0.0001)

#Out: 1.0000000099996686

Trông khá tốt. Thuật ngữ

[Scatter({
    'name': '14:15:92:cc:00:00:00:01',
    'x': [707, 1212, 1616, 1818, 2020, 2121, 2323, 2424, 2525, 6969, 11009, 11716,
          12019, 16059, 16564, 19493, 20099, 23533, 23836, 25149, 29896, 43127,
          45147, 45753, 55045, 66761, 66862, 77467, 81204, 82921, 92718, 104434],
    'y': [1539071748.0, 1539071752.0, 1539071755.0, 1539071757.0, 1539071759.0,
          1539071760.0, 1539071764.0, 1539071765.0, 1539071768.0, 1539071872.0,
          1539071979.0, 1539071998.0, 1539072006.0, 1539072123.0, 1539072137.0,
          1539072226.0, 1539072250.0, 1539072386.0, 1539072398.0, 1539072450.0,
          1539072637.0, 1539073158.0, 1539073243.0, 1539073268.0, 1539073615.0,
          1539074097.0, 1539074101.0, 1539074533.0, 1539074691.0, 1539074763.0,
          1539075159.0, 1539075623.0]
})]
[Scatter({
    'name': '14:15:92:cc:00:00:00:01',
    'x': [707, 1212, 1616, 1818, 2020, 2121, 2323, 2424, 2525, 6969, 11009, 11716,
          12019, 16059, 16564, 19493, 20099, 23533, 23836, 25149, 29896, 43127,
          45147, 45753, 55045, 66761, 66862, 77467, 81204, 82921, 92718, 104434],
    'y': [1539071748.0, 1539071752.0, 1539071755.0, 1539071757.0, 1539071759.0,
          1539071760.0, 1539071764.0, 1539071765.0, 1539071768.0, 1539071872.0,
          1539071979.0, 1539071998.0, 1539072006.0, 1539072123.0, 1539072137.0,
          1539072226.0, 1539072250.0, 1539072386.0, 1539072398.0, 1539072450.0,
          1539072637.0, 1539073158.0, 1539073243.0, 1539073268.0, 1539073615.0,
          1539074097.0, 1539074101.0, 1539074533.0, 1539074691.0, 1539074763.0,
          1539075159.0, 1539075623.0]
})

0 là một tham số liên quan đến quá trình xấp xỉ. Chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về điều đó khi chúng ta thảo luận về sự khác biệt.

Bây giờ, nếu chúng ta muốn vẽ đồ thị $ f $ và $ f '$ cùng nhau trong một phạm vi bị hạn chế, chúng ta có thể làm như vậy như sau:

plt.plot(xs,f(xs))
plt.plot(xs,derivative(f,xs, dx=0.001))
ax = plt.gca()
ax.set_ylim(-5,5)
plt.savefig('temp.png')

Lưu ý rằng lệnh

[Scatter({
    'name': '14:15:92:cc:00:00:00:01',
    'x': [707, 1212, 1616, 1818, 2020, 2121, 2323, 2424, 2525, 6969, 11009, 11716,
          12019, 16059, 16564, 19493, 20099, 23533, 23836, 25149, 29896, 43127,
          45147, 45753, 55045, 66761, 66862, 77467, 81204, 82921, 92718, 104434],
    'y': [1539071748.0, 1539071752.0, 1539071755.0, 1539071757.0, 1539071759.0,
          1539071760.0, 1539071764.0, 1539071765.0, 1539071768.0, 1539071872.0,
          1539071979.0, 1539071998.0, 1539072006.0, 1539072123.0, 1539072137.0,
          1539072226.0, 1539072250.0, 1539072386.0, 1539072398.0, 1539072450.0,
          1539072637.0, 1539073158.0, 1539073243.0, 1539073268.0, 1539073615.0,
          1539074097.0, 1539074101.0, 1539074533.0, 1539074691.0, 1539074763.0,
          1539075159.0, 1539075623.0]
})]
[Scatter({
    'name': '14:15:92:cc:00:00:00:01',
    'x': [707, 1212, 1616, 1818, 2020, 2121, 2323, 2424, 2525, 6969, 11009, 11716,
          12019, 16059, 16564, 19493, 20099, 23533, 23836, 25149, 29896, 43127,
          45147, 45753, 55045, 66761, 66862, 77467, 81204, 82921, 92718, 104434],
    'y': [1539071748.0, 1539071752.0, 1539071755.0, 1539071757.0, 1539071759.0,
          1539071760.0, 1539071764.0, 1539071765.0, 1539071768.0, 1539071872.0,
          1539071979.0, 1539071998.0, 1539072006.0, 1539072123.0, 1539072137.0,
          1539072226.0, 1539072250.0, 1539072386.0, 1539072398.0, 1539072450.0,
          1539072637.0, 1539073158.0, 1539073243.0, 1539073268.0, 1539073615.0,
          1539074097.0, 1539074101.0, 1539074533.0, 1539074691.0, 1539074763.0,
          1539075159.0, 1539075623.0]
})

1 đã tạo một tệp PNG trên máy tính xách tay của tôi mà tôi có thể tải lên ở đây!

Để tính toán đạo hàm của hàm F tại một điểm X đã cho, một giải pháp có python là sử dụng hàm scipy gọi là đạo hàm. Hãy xem xét chức năng sau: $ f (x) = x^2 $ Quand x = 2.

Cách tính và vẽ biểu đồ dẫn xuất của một hàm bằng cách sử dụng matplotlib và python? ________ 5

Đầu tiên, mô -đun Misc được nhập với lệnh "từ SCIPY MISC

def fonction(x): 
    return x*x

Để có được giá trị của đạo hàm của F tại một x đã cho, hàm misc.derivative (fonction, x) đã cho sau đó có thể được sử dụng.

Sau đó, có thể mở rộng ví dụ đơn giản này và vẽ kết quả bằng cách sử dụng matplotlib:

from pylab import *
from scipy import misc

ax = subplot(111)

def fonction(x):
    return 3*x*x+2*x+1

x = arange(-2.0, 2.0, 0.01)

y = fonction(x)

plot(x, y,'r-')

yp = misc.derivative(fonction, x)

plot(x, yp,'b-')

grid(True)

ax.spines['left'].set_position('zero')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['top'].set_color('none')

text(-0.75, 6.0,
     r'$f(x)=3x^2+2x+1$', horizontalalignment='center',
     fontsize=18,color='red')

text(-1.0, -8.0,
     r"$f'(x)=6x+2$", horizontalalignment='center',
     fontsize=18,color='blue')

show()

Làm thế nào để bạn lấy dẫn xuất của một numpy trong Python?

Approach:...

Lúc đầu, chúng ta cần xác định hàm đa thức bằng cách sử dụng Numpy.chức năng poly1d () ..

Sau đó, chúng ta cần lấy biểu thức dẫn xuất bằng cách sử dụng hàm dẫn xuất () ..

Cuối cùng, chúng ta có thể cung cấp giá trị cần thiết cho X để tính toán số dẫn xuất ..

Các lô phái sinh là gì?

Biểu đồ phái sinh kết hợp rút tiền và dữ liệu phái sinh trên một ô duy nhất.Biểu đồ phái sinh điển hình được sử dụng cho mục đích chẩn đoán được hiển thị trên các trục log-log.combine drawdown and derivative data on a single plot. The typical derivative plot used for diagnostic purposes is displayed on log-log axes.combine drawdown and derivative data on a single plot. The typical derivative plot used for diagnostic purposes is displayed on log-log axes.

Cốt truyện () làm gì trong Python?

Hàm lô () được sử dụng để vẽ các điểm (điểm đánh dấu) trong sơ đồ.Theo mặc định, hàm lô () vẽ một dòng từ điểm này sang điểm khác.Hàm lấy các tham số để chỉ định các điểm trong sơ đồ.draw points (markers) in a diagram. By default, the plot() function draws a line from point to point. The function takes parameters for specifying points in the diagram.draw points (markers) in a diagram. By default, the plot() function draws a line from point to point. The function takes parameters for specifying points in the diagram.

programming python Sympy derivative Sin derivative python Derivative Python Discrete derivative SymPy Derivative scipy Np gradient

Hướng dẫn can python take derivatives? - python có thể dùng dẫn xuất không?

Làm thế nào để bạn lấy dẫn xuất của một numpy trong Python?

Các lô phái sinh là gì?

Cốt truyện () làm gì trong Python?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội