小編給大家分享一下python實現(xiàn)函數(shù)求導的方法，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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python實現(xiàn)函數(shù)求導的方法是：1、利用sympy庫中的symbols方法傳入x和y變量；2、利用sympy庫中的diff函數(shù)傳入需要求導的函數(shù)即可返回求導之后的結果。

python利用sympy庫對某個函數(shù)求導，numpy庫使用該求導結果計算的程序

在python數(shù)據(jù)處理過程中，我們經(jīng)常會遇見這樣一種情況。需要對一個函數(shù)表達式求偏導，并將具體數(shù)值代入導數(shù)式。

而python中通常可用于函數(shù)求導的函數(shù)是sympy庫中的diff()函數(shù)。
但他通常所求得的導數(shù)只是一個符號表達式。不能直接帶入數(shù)據(jù)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)

其輸出為：

2*pi*cos(2*pi*x + 2*y/5)
2*cos(2*pi*x + 2*y/5)/5

那么該如何解決這個問題呢？

對x,y使用evalf()函數(shù)分別賦值后，用float進行類型轉換后，才能利用numpy進行數(shù)值計算。

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)

其輸出結果：

-2.61472768902227
-0.16645873461885696

那如果我的x或y不是單一的值呢？而是一個數(shù)組。

我們可以利用一個循環(huán)來完成。

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 = []#先定義一個用于存儲x偏導的空列表
temp_y = []#先定義一個用于存儲y偏導的空列表
for i in range(10):
    z_x = float(zx.evalf(subs={x:x_array[i],y:y_array[i]}))
    temp_x.append(z_x)#將計算得到的偏導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)#將列表轉換為數(shù)組
zy_array = np.array(temp_y)
print(zx_array)
print(zy_array)

輸出結果為：

[-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]

由此便實現(xiàn)了由sympy得到求導結果，到numpy庫進行數(shù)值計算。

看完了這篇文章，相信你對python實現(xiàn)函數(shù)求導的方法有了一定的了解，想了解更多相關知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

分享題目：python實現(xiàn)函數(shù)求導的方法
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