如何編寫指數(shù)函數(shù) 而不使用math.h

最基本的方法：把b分成整數(shù)部分和小數(shù)部分。整數(shù)部分從右往左數(shù)的第N位（二進(jìn)制，N從0開始算)對(duì)應(yīng)了a的2 ^ N次方；小數(shù)部分從左往右數(shù)的的第N位對(duì)應(yīng)了a的2 ^ -(N + 1)次方。

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結(jié)果初始值為0，如果某一位是1，則結(jié)果乘上其所對(duì)應(yīng)a的X次方；否則不乘。

比如b的二進(jìn)制表示是101.01 結(jié)果就是 a ^ 4 * a ^ 1 * a ^ (1/4)

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不過開方還是問題，這樣貌似不行+_,+b

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wangtk1982 的方法玩兒過火了...

硬要弄的話我那個(gè)方法配上開方就可以了。遠(yuǎn)比那樣繞彎子效率高。而開方最好用牛頓迭代算出倒數(shù)，這樣可以避免大量不必要的除法。不過這樣應(yīng)該不是合理的實(shí)現(xiàn)。VC實(shí)現(xiàn)乘方貌似根本沒用開方。

python擬合指數(shù)函數(shù)初始值如何設(shè)定

求擬合函數(shù)，首先要有因變量和自變量的一組測(cè)試或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)，根據(jù)已知的曲線y=f(x)，擬合出Ex和En系數(shù)。當(dāng)用擬合出的函數(shù)與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合程度愈高，說明擬合得到的Ex和En系數(shù)是合理的。吻合程度用相關(guān)系數(shù)來衡量，即R^2。首先，我們需要打開Python的shell工具，在shell當(dāng)中新建一個(gè)對(duì)象member，對(duì)member進(jìn)行賦值。 2、這里我們所創(chuàng)建的列表當(dāng)中的元素均屬于字符串類型，同時(shí)我們也可以在列表當(dāng)中創(chuàng)建數(shù)字以及混合類型的元素。 3、先來使用append函數(shù)對(duì)已經(jīng)創(chuàng)建的列表添加元素，具體如下圖所示，會(huì)自動(dòng)在列表的最后的位置添加一個(gè)元素。 4、再來使用extend對(duì)來添加列表元素，如果是添加多個(gè)元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函數(shù)添加列表元素，insert中有兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)即為插入的位置，第二個(gè)參數(shù)即為插入的元素。origin擬合中參數(shù)值是程序擬合的結(jié)果，自定義函數(shù)可以設(shè)置參數(shù)的初值，也可以不設(shè)定參數(shù)的初值。

一般而言，擬合結(jié)果不會(huì)因?yàn)槌踔档牟煌刑蟮钠?，如果偏差很大，說明數(shù)據(jù)和函數(shù)不太匹配，需要對(duì)函數(shù)進(jìn)行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程，有著密切的關(guān)系。不同的初始值得出的系數(shù)是完全不一樣的。這要通過多次選擇和比較，才能得到較為合理的初值。一般的方法，可以通過隨機(jī)數(shù)并根據(jù)方程的特性來初選。

怎么在python中定義指數(shù)函數(shù)

您可以直接調(diào)用

import math

math.pow( 2, x )

或者

import math

def zhishu(x):

return math.pow(2, x)

C程序的庫(kù)函數(shù)指數(shù)函數(shù)如何編寫

我覺得可以這樣編寫，指數(shù)函數(shù)必須有兩個(gè)參數(shù)值，一個(gè)是底數(shù)，一個(gè)是指數(shù)

對(duì)于指數(shù)使用int類型，對(duì)于底數(shù)，是用double類型，返回值是double

double pow(double a,int n)

{

double rst = 1;

do{

rst *= a;

}while(--n);

return rst;

}

當(dāng)然你可以使用你喜歡的循環(huán)體。

如果要指數(shù)也是double型，我就不知道該如何編寫了

python matplotlib怎么讓x軸只顯示固定個(gè)數(shù)的標(biāo)簽

1、首先點(diǎn)擊鍵盤 win+r，打開運(yùn)行窗口；在窗口中輸入“cmd"，點(diǎn)擊確定，打開windows命令行窗口。

2、在cmd命令行窗口中輸入"python"，進(jìn)入python交互窗口。

3、引入matplotlib模塊的pyplot()函數(shù)，并重命名為py;引入numpy模塊，并重命名為np。

4、使用函數(shù)np.arrange(-5,5,0.01)創(chuàng)建變量x的取值范圍，是一個(gè)一維數(shù)組，使用y=2**x,創(chuàng)建y是與自變量x相對(duì)應(yīng)的一維數(shù)組。

5、使用函數(shù)plt.plot(x,y)繪制指數(shù)函數(shù)y=2**x的函數(shù)圖像。

6、最后使用函數(shù)plt.show()顯示整個(gè)一元一次函數(shù)的圖像，就完成了。

python怎么表示指數(shù)？

其中有兩個(gè)非常漂亮的指數(shù)函數(shù)圖就是用python的matplotlib畫出來的。這一期，我們將要介紹如何利用python繪制出如下指數(shù)函數(shù)。

圖 1 a1圖 1 a1

我們知道當(dāng)0 ，指數(shù)函數(shù) 是單調(diào)遞減的，當(dāng)a1 時(shí)，指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞增的。所以我們首先要定義出指數(shù)函數(shù)，將a值做不同初始化

import math

...

def exponential_func(x, a): #定義指數(shù)函數(shù)

y=math.pow(a, x)

return y

然后，利用numpy構(gòu)造出自變量，利用上面定義的指數(shù)函數(shù)來計(jì)算出因變量

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構(gòu)造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值

有了自變量和因變量的一些散點(diǎn)，那么就可以模擬我們平時(shí)畫函數(shù)操作——描點(diǎn)繪圖，利用下面代碼就可以實(shí)現(xiàn)

import math

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導(dǎo)入坐標(biāo)軸加工模塊

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建畫布

ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法創(chuàng)建一個(gè)繪圖區(qū)對(duì)象ax

fig.add_axes(ax) #將繪圖區(qū)對(duì)象添加到畫布中

def exponential_func(x, a=2): #定義指數(shù)函數(shù)

y=math.pow(a, x)

return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構(gòu)造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值

ax.plot(X, Y) #繪制指數(shù)函數(shù)

plt.show()

圖 2 a=2

圖2雖簡(jiǎn)單，但麻雀雖小五臟俱全，指數(shù)函數(shù)該有都有，接下來是如何讓其看起來像我們?cè)谧鲌D紙上面畫的那么美觀，這里重點(diǎn)介紹axisartist 坐標(biāo)軸加工類，在的時(shí)候我們已經(jīng)用過了，這里就不再多說了。我們只需要在上面代碼后面加上一些代碼來將坐標(biāo)軸好好打扮一番。

圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帥帥de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp

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