Hướng dẫn how do you write an inverse function in python? - làm thế nào để bạn viết một hàm nghịch đảo trong python?

Question

Có thư viện nào có sẵn để có nghịch đảo của một chức năng không? Để cụ thể hơn, được đưa ra một hàm y=f(x) và tên miền, có thư viện nào có thể xuất x=f(y) không? Đáng buồn thay, tôi không thể sử dụng MATLAB/Toán học trong ứng dụng của mình, tìm kiếm thư viện C/Python ..

Nội dung chính Show

Đầu tiên, thay thế f (x) bằng y. ....
Thay thế y bằng f - 1 (x) f - 1 (x). ....
Làm thế nào để bạn tìm thấy nghịch đảo của một hàm? Để tìm nghịch đảo của một hàm, hãy viết hàm y làm hàm của x i.e. y = f (x) và sau đó giải x là hàm của y.
Làm thế nào để bạn viết nghịch đảo trong Python?
Chức năng nghịch đảo trong Python là gì?
Làm thế nào để bạn viết một công thức nghịch đảo?
Làm thế nào để bạn nghịch đảo một chức năng?

Đã hỏi ngày 4 tháng 3 năm 2013 lúc 11:32Mar 4, 2013 at 11:32

username_4567username_4567username_4567

4.64511 Huy hiệu vàng54 Huy hiệu bạc91 Huy hiệu Đồng11 gold badges54 silver badges91 bronze badges

5

Tôi hơi muộn, nhưng đối với những độc giả trong tương lai của bài đăng, tôi vừa xuất bản một gói Python làm điều này một cách chính xác. https://pypi.python.org/pypi/pynverse Có một mô tả chi tiết về cách sử dụng nó và cách nó thực hiện trong mô tả!

Đã trả lời ngày 30 tháng 10 năm 2016 lúc 23:51Oct 30, 2016 at 23:51

1

Như đã được đề cập, không phải tất cả các chức năng đều không thể đảo ngược. Trong một số trường hợp áp đặt các ràng buộc bổ sung giúp: suy nghĩ về nghịch đảo của sin(x).

Một khi bạn chắc chắn rằng chức năng của bạn có nghịch đảo duy nhất, hãy giải phương trình f(x) = y. Giải pháp cung cấp cho bạn nghịch đảo, y(x).

Trong Python, hãy tìm người giải quyết phi tuyến từ

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

0.

Đã trả lời ngày 4 tháng 3 năm 2013 lúc 11:54Mar 4, 2013 at 11:54

ev-brev-brev-br

23.9k9 Huy hiệu vàng61 Huy hiệu bạc76 Huy hiệu Đồng9 gold badges61 silver badges76 bronze badges

Tìm nghịch đảo của một chức năng.

Đầu tiên, thay thế f (x) bằng y. ....

Thay thế mọi x bằng y và thay thế mọi y bằng x ..

Giải phương trình từ bước 2 cho y. .... How to numerically compute the inverse function in python using scipy ?

Thay thế y bằng f - 1 (x) f - 1 (x). ....

Xác minh công việc của bạn bằng cách kiểm tra rằng (f∘f 1) (x) = x (f ∘ f - 1) (x) = x và (f 1∘f) (x) = x (f - 1 ∘ f) (x) = x đều đúng ..

Làm thế nào để bạn nghịch đảo một chức năng? How to numerically compute the inverse function in python using scipy ?

Làm thế nào để bạn tìm thấy nghịch đảo của một hàm? Để tìm nghịch đảo của một hàm, hãy viết hàm y làm hàm của x i.e. y = f (x) và sau đó giải x là hàm của y.

Ví dụ về cách tính toán hàm nghịch đảo trong Python bằng SCIPY:
Xác định một chức năng đơn giản

Tìm nghịch đảo của một chức năng.

Đầu tiên, thay thế f (x) bằng y. ....

Thay thế mọi x bằng y và thay thế mọi y bằng x ..

Giải phương trình từ bước 2 cho y. ....

Thay thế y bằng f - 1 (x) f - 1 (x). ....

Tìm nghịch đảo của một chức năng.

Đầu tiên, thay thế f (x) bằng y. ....

Thay thế mọi x bằng y và thay thế mọi y bằng x ..

Giải phương trình từ bước 2 cho y. ....function is used to Compute the bit-wise Inversion of an array element-wise. It computes the bit-wise NOT of the underlying binary representation of the integers in the input arrays.

Thay thế y bằng f - 1 (x) f - 1 (x). ....

Xác minh công việc của bạn bằng cách kiểm tra rằng (f∘f 1) (x) = x (f ∘ f - 1) (x) = x và (f 1∘f) (x) = x (f - 1 ∘ f) (x) = x đều đúng .. numpy.invert(x, /, out=None, *, where=True, casting=’same_kind’, order=’K’, dtype=None, ufunc ‘invert’)
Làm thế nào để bạn nghịch đảo một chức năng?
x : [array_like] Input array.
out : [ndarray, optional] A location into which the result is stored. If provided, it must have a shape that the inputs broadcast to. If not provided or None, a freshly-allocated array is returned.
**kwargs : Allows you to pass keyword variable length of argument to a function. It is used when we want to handle named argument in a function.
where : [array_like, optional] True value means to calculate the universal functions(ufunc) at that position, False value means to leave the value in the output alone.
Trả về: [ndarray hoặc vô hướng] kết quả. Đây là vô hướng nếu X là vô hướng. [ndarray or scalar] Result. This is a scalar if x is scalar.

Mã số 1: Làm việc

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

1

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

2

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

3

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

4

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

5

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

6

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

7

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

8

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

9

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

0

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

4

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

2

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

6

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

7

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

5

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

6

Đầu ra:

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

& nbsp; mã số 2:
Code #2 :

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

1

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

2

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

3

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

4

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

5

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

6

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

7

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

8

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

9

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

0

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

4

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

2

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

6

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

7

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

5

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

6

Đầu ra:

Input array :  [2, 0, 25]
Output array after inversion:  [ -3  -1 -26]

& nbsp; mã số 2:
Code #3 :

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

1

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

2

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

3

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

4

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

5

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

6

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

7

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

8

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

9

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

0

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

4

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

2

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

6

from scipy.optimize import minimize

x = np.arange(np.min(y),np.max(y),0.1)

y = np.zeros(x.shape)

def diff(x,a):
    yt = function(x)
    return (yt - a )**2

for idx,x_value in enumerate(x):
    res = minimize(diff, 1.0, args=(x_value), method='Nelder-Mead', tol=1e-6)
    y[idx] = res.x[0]

fig = figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

plt.plot(x,y)

plt.title(r'$f^{-1}(x)$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

plt.savefig("function_inverse.png", bbox_inches='tight')

plt.show()

7

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

5

Input  number :  10
inversion of 10 :  -11

6

Đầu ra:

Input array :  [True, False]
Output array after inversion:  [False  True]

Làm thế nào để bạn viết nghịch đảo trong Python?

Python cung cấp một phương pháp rất dễ dàng để tính toán nghịch đảo của ma trận. Hàm numpy.linalg.inv () có sẵn trong mô -đun Python Numpy được sử dụng để tính toán nghịch đảo của ma trận.numpy. linalg. inv() which is available in the python NumPy module is used to compute the inverse of a matrix.

Chức năng nghịch đảo trong Python là gì?

Đảo ngược () trong Python.Numpy.Hàm đảo ngược () được sử dụng để tính toán đảo ngược bit khôn ngoan của phần tử mảng.Nó tính toán bit khôn ngoan không phải của biểu diễn nhị phân cơ bản của các số nguyên trong các mảng đầu vào.used to Compute the bit-wise Inversion of an array element-wise. It computes the bit-wise NOT of the underlying binary representation of the integers in the input arrays.

Làm thế nào để bạn viết một công thức nghịch đảo?

Tìm nghịch đảo của một chức năng..

Đầu tiên, thay thế f (x) bằng y.....

Thay thế mọi x bằng y và thay thế mọi y bằng x ..

Giải phương trình từ bước 2 cho y.....

Thay thế y bằng f - 1 (x) f - 1 (x).....

Xác minh công việc của bạn bằng cách kiểm tra rằng (f∘f 1) (x) = x (f ∘ f - 1) (x) = x và (f 1∘f) (x) = x (f - 1 ∘ f)(x) = x đều đúng ..

Làm thế nào để bạn nghịch đảo một chức năng?

Làm thế nào để bạn tìm thấy nghịch đảo của một hàm?Để tìm nghịch đảo của một hàm, hãy viết hàm y làm hàm của x i.e. y = f (x) và sau đó giải x là hàm của y.write the function y as a function of x i.e. y = f(x) and then solve for x as a function of y.

programming python Inversefunc Python Modular inverse Python Sympy inverse function Numpy inverse function Pynverse Numpy inverse polynomial Inverse function wikipedia

Hướng dẫn how do you write an inverse function in python? - làm thế nào để bạn viết một hàm nghịch đảo trong python?

Đầu tiên, thay thế f (x) bằng y. ....

Thay thế y bằng f - 1 (x) f - 1 (x). ....

Làm thế nào để bạn tìm thấy nghịch đảo của một hàm? Để tìm nghịch đảo của một hàm, hãy viết hàm y làm hàm của x i.e. y = f (x) và sau đó giải x là hàm của y.

Làm thế nào để bạn viết nghịch đảo trong Python?

Chức năng nghịch đảo trong Python là gì?

Làm thế nào để bạn viết một công thức nghịch đảo?

Làm thế nào để bạn nghịch đảo một chức năng?

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