這篇文章將為大家詳細講解有關Python中怎么用numpy求函數(shù)的導數(shù)，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

成都創(chuàng)新互聯(lián)服務項目包括安化網(wǎng)站建設、安化網(wǎng)站制作、安化網(wǎng)頁制作以及安化網(wǎng)絡營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，安化網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到安化省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

例如Numpy計算函數(shù)y=x^2+1

讓我們說，我想要導數(shù)的值在x = 5 …

您有四個選項

• 可以使用Finite Differences

• 可以使用Automatic Derivatives

• 可以使用Symbolic Differentiation

• 可以手動計算導數(shù)。

有限差異不需要外部工具，但容易出現(xiàn)數(shù)字錯誤，如果您處于多變量情況，可能需要一段時間。

如果你的問題很簡單，符號分化是理想的。符號方法現(xiàn)在變得相當健壯。SymPy是一個優(yōu)秀的項目，它與NumPy很好地集成。看看autowrap或lambdify函數(shù)。

自動衍生品非常酷，不容易出現(xiàn)數(shù)字錯誤，但需要一些額外的庫(google為這個，有幾個好的選擇)。這是最強大的，但也是最復雜/難以設置的選擇。如果你很好地限制自己numpy語法，那么Theano可能是一個不錯的選擇。

這里是一個使用SymPy的例子。

In [1]: from sympy import *
In [2]: import numpy as np
In [3]: x = Symbol('x')
In [4]: y = x**2 + 1
In [5]: yprime = y.diff(x)
In [6]: yprime
Out[6]: 2?x

In [7]: f = lambdify(x, yprime, 'numpy')
In [8]: f(np.ones(5))
Out[8]: [ 2.  2.  2.  2.  2.]

關于Python中怎么用numpy求函數(shù)的導數(shù)就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

網(wǎng)站標題：Python中怎么用numpy求函數(shù)的導數(shù)
當前路徑：http://chinadenli.net/article46/geopeg.html

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