精华内容
下载资源
问答
  • python 求导

    2020-12-22 05:56:51
    from sympy import * x = Symbol(“x”) y = diff(x**3+x, x) print(y) result = y.subs(‘x’, 1) print(result) x, y = symbols(‘x, y’) z = x2+y2+x*y+2 print(z) result = z.subs({x: 1, y: 2}) # 用数值分别...

    from sympy import *

    x = Symbol(“x”)

    y = diff(x**3+x, x)

    print(y)

    result = y.subs(‘x’, 1)

    print(result)

    x, y = symbols(‘x, y’)

    z = x2+y2+x*y+2

    print(z)

    result = z.subs({x: 1, y: 2}) # 用数值分别对x、y进行替换

    print(result)

    dx = diff(z, x) # 对x求偏导

    print(dx)

    result = dx.subs({x: 1, y: 2})

    print(result)

    dy = diff(z, y) # 对y求偏导

    print(dy)

    result = dy.subs({x: 1, y: 2})

    print(result)

    subs函数可以将算式中的符号进行替换,它有3种调用方式:

    expression.subs(x, y) : 将算式中的x替换成y

    expression.subs({x:y,u:v}) : 使用字典进行多次替换

    expression.subs([(x,y),(u,v)]) : 使用列表进行多次替换

    ————————————————

    版权声明:本文为CSDN博主「蓝枫_LanF」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

    展开全文
  • python求导

    万次阅读 2017-03-13 10:02:10
    from sympy import * import symbol def fun(dic):  sum=''  for k,v in dic.items(): ...() #求导 6 x + 4 >>> p ([ 4 , 5 ]) #带入4,5后的值 array([ 69, 100])
    from sympy import *
    import symbol


    def fun(dic):
        sum=''
        for k,v in dic.items():
            sum=sum+'+'+str(k)+'*'+'x'+'**'+str(v)
        return sum         #expression


    dic={'3':0,'4':1,'2':2,'7':3,'8':5}
    x=Symbol('x')
    print(diff(fun(dic),x))  #diff


    print(diff(fun(dic),x).subs('x',3))  #当x=3时,求值。





    >>> from numpy import poly1d  
    >>> p = poly1d([3,4,5])         #多项式
    >>> print p
       2                            # 在指定位置的x平方
    3 x + 4 x + 5
    >>> print p*p                   #积分
       4      3      2
    9 x + 24 x + 46 x + 40 x + 25
    >>> print p.integ(k=6)       #
       3     2
    1 x + 2 x + 5 x + 6
    >>> print p.deriv()   #求导
    6 x + 4
    >>> p([4, 5])          #带入4,5后的值
    array([ 69, 100])

    展开全文
  • 匿名用户1级2016-09-06 回答抛砖引玉:importastimportastunparseclassBrainHoleDiff(ast.NodeTransformer):defhas_symbol(self,node):returnnode.id=="x"defexpr_parse(self,expr):node=ast.parse(expr)returnnode....

    匿名用户

    1级

    2016-09-06 回答

    抛砖引玉:

    import ast

    import astunparse

    class BrainHoleDiff(ast.NodeTransformer):

    def has_symbol(self, node):

    return node.id == "x"

    def expr_parse(self, expr):

    node = ast.parse(expr)

    return node.body[0].value

    def visit_Call(self, node):

    func_name = node.func.id

    if not self.has_symbol(node.args[0]):

    return self.generic_visit(node)

    if func_name == "sin":

    node.func.id = "cos"

    elif func_name == "cos":

    node = self.expr_parse("-sin(x)")

    elif func_name == "ln":

    node = self.expr_parse("1.0/x")

    elif func_name == "pow":

    times = node.args[1].n

    node = self.expr_parse("%s*pow(x, %s)" % (times, times - 1))

    return node

    def __call__(self, expr):

    ast_node = ast.parse(expr)

    ast_node = self.visit(ast_node)

    return astunparse.unparse(ast_node)

    diff = BrainHoleDiff()

    print diff("3*sin(x)-cos(x)") # 3*cos(x) + sin(x)

    print diff("ln(x)") # 1.0/x

    print diff("3*ln(x)+sin(x)-pow(x, 3)+cos(x)") # 3.0/x+cos(x)-3*pow(x, 2)-sin(x)

    print eval(diff("pow(x, 3)-pow(x, 2)"), {"x": 1}) # 1

    依赖于 astunparse,请用 pip 安装。

    展开全文
  • 展开全部通过符号e69da5e6ba903231313335323631343130323136353331333365633865计算from sympy import *x=Symbol("x")diff(1/(1+x**2),x)抛砖引玉:importastimportastunparseclassBrainHoleDiff(ast....

    展开全部

    通过符号e69da5e6ba903231313335323631343130323136353331333365633865计算

    from sympy import *x=Symbol("x")diff(1/(1+x**2),x)

    抛砖引玉:import astimport astunparse  class BrainHoleDiff(ast.NodeTransformer):    def has_symbol(self, node):        return node.id == "x"     def expr_parse(self, expr):        node = ast.parse(expr)

    return node.body[0].value     def visit_Call(self, node):        func_name = node.func.id

    if not self.has_symbol(node.args[0]):

    return self.generic_visit(node)

    if func_name == "sin":

    node.func.id = "cos"

    elif func_name == "cos":

    node = self.expr_parse("-sin(x)")

    elif func_name == "ln":

    node = self.expr_parse("1.0/x")        elif func_name == "pow":            times = node.args[1].n            node = self.expr_parse("%s*pow(x, %s)" % (times, times - 1))         return node     def __call__(self, expr):        ast_node = ast.parse(expr)        ast_node = self.visit(ast_node)        return astunparse.unparse(ast_node) diff = BrainHoleDiff() print diff("3*sin(x)-cos(x)") # 3*cos(x) + sin(x)print diff("ln(x)") # 1.0/xprint diff("3*ln(x)+sin(x)-pow(x, 3)+cos(x)") # 3.0/x+cos(x)-3*pow(x, 2)-sin(x)print eval(diff("pow(x, 3)-pow(x, 2)"), {"x": 1}) # 1

    展开全文
  • python实现函数求导的方法是:1、利用sympy库中的symbols方法传入x和y变量;2、利用sympy库中的diff函数传入需要求导的函数即可返回求导之后的结果。python利用sympy库对某个函数求导,numpy库使用该求导结果计算的...
  • python求导_自动求导

    2020-11-29 10:29:58
    很多机器学习算法(regression, convolutional neural network etc)的训练都依赖于反向传播,反向传播通过cost function对模型从后往前依次求导从而更新参数。Tensorflow、Pytorch框架都使用了autograd。这篇文章讲述...
  • python实现函数求导的方法是:1、利用sympy库中的symbols方法传入x和y变量;2、利用sympy库中的diff函数传入需要求导的函数即可返回求导之后的结果。python利用sympy库对某个函数求导,numpy库使用该求导结果计算的...
  • python实现函数求导的方法是:1、利用sympy库中的symbols方法传入x和y变量;2、利用sympy库中的diff函数传入需要求导的函数即可返回求导之后的结果。python利用sympy库对某个函数求导,numpy库使用该求导结果计算的...
  • 最近在研究怎么用C++从头写一个深度学习训练框架,在写自动求导的时候顺手写了个Python版,代码更简单一些,在这里分享给大家。思路这里采用二叉树的形式来表示计算图,原理就是绝大部分深度学习中的运算都可以分解...
  • 自动求导机制​tf.wiki数学逻辑:对loss和参数计算梯度对梯度和参数进行参数更新使用 tape.gradient(ys, xs) 自动计算梯度; #单纯求导数,返回值是一个tensor。ys一般是loss,xs一般是需要更新的variables。 #ys...
  • 而计算图的核心便是自动求导。所谓自动求导,就是在表达式或者网络结构确定之时,其(导数)梯度便也同时确定了。自动求导听上去很玄幻,很厉害,但其本质还是有向箭头的传递,该箭头是从自变量指向最终结果。我们先...
  • #coding=utf-8""" Symbolic computation of python theano@Author: zhang zewang@Date: 2016-3-2"""import syssys.path.append('../utils/')import theanoimport theano.tensor as Timport numpy as npfrom function...
  • 目录简介自动求导设计自动求导实现一个例子总结参考资料简介梯度...现代的神经网络框架都实现了自动求导的功能,只需要要定义好网络前向计算的逻辑,在运算时自动求导模块就会自动把梯度算好,不用自己手写求导梯度...
  • 接着求导【diff = diff(f,x)】;**后输入diff就显示其变量值了。fuG少儿编程网-https://www.pxcodes.comfuG少儿编程网-https://www.pxcodes.com本教程操作环境:windows7系统、python3.9版,DELL G3电脑。fuG少...
  • #coding=utf-8""" Symbolic computation of python theano@Author: zhang zewang@Date: 2016-3-2"""import syssys.path.append('../utils/')import theanoimport theano.tensor as Timport numpy as npfrom function...
  • 什么是自动微分自动微分(Automatic ...如何计算微分微分计算离不开数学求导,如果你还对高等数学有些印象,大概记得如下求导公式:常见求导公式这些公式难免让人头大,好在自动微分就是帮助我们“自动”解...
  • import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sympy import * #用于求导积分等科学计算def dif(left,right,step):#求导 左右区间以及间隔x,y = symbols('x y')#引入x y变量expr = pow(x,5)#...
  • 目录人工神经网络中为什么ReLu...Python生成器与迭代器的区别解释在Python中,函数名为什么可当作参数用?利用分治算法进行归并排序的一般步骤?人工神经网络中为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?首先,sig...
  • It's automatic我们知道,深度学习最核心的其中一个步骤,就是求导:根据函数(linear + activation function)求weights相对于loss的导数(还是loss相对于weights的导数?)。然后根据得出的导数,相应的修改weights,...
  • 介绍本期主要实现Vector类的自动求导的功能。这个功能听起来蛮麻烦的,实际上理解原理以后,实现起来还是比较简单的。原理的话,网络上有很多关于这方面的讨论,比如:tensorflow的函数自动求导是如何实现的?​...
  • 本人学习pytorch主要参考官方文档和 莫烦Python中的pytorch视频教程。后文主要是对pytorch官网的文档的总结。代码来自pytorch官网import torch# 通过继承torch.autograd.Function类,并实现forward 和 backward函数...
  • 您可以执行类似于以下操作的操作,获取以下数据示例:data = {'x': [1539071748.0, 1539071752.0, 1539071755.0, 1539071757.0, 1539071759.0,1539071760.0, 1539071764.0, 1539071765.0, 1539071768.0, 1539071872....
  • Sympy符号计算(使用python求导,解方程组)

    千次阅读 多人点赞 2019-08-14 10:41:37
    使用Sympy库可以进行求导积分极限等微积分计算,也可以解方程组,对于有计算需求的小伙伴非常实用。
  • 变量与普通张量的一个重要区别是其默认能够被 TensorFlow 的自动求导机制所求导,因此往往被用于定义机器学习模型的参数。 tf.GradientTape()是一个自动求导的记录器,在其中的变量和计算步骤都会被自动记录。在上面...
  • cmd 命令下 pip install sympy#求导from sympy import *y = Symbol('x')diff(y**2,y)#2*xdiff(f, *symbols, **kwargs)Differentiate f with respect to symbols.This is just a wrapper to unify .diff() and the ...
  • 这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题....
  • 3 MatrixFlow自动求导Python实现 根据前面的讨论,本节我们自己手动完成一个矩阵自动求导的框架,并取名为MatrixFlow。这个矩阵求导框架底层数据是矩阵,并且对于任意一个标量需要表示成[[a]]这种形式。为了验证...
  • 摘要: 实际问题中主要涉及的还是多变量的函数,单一变量导数的计算其实是多变量导数求偏导的一个特例。本文将单变量求导的实现扩展到多变量求偏导,输出的...,只介绍了单一变量的函数求导Python实现,而实际的问...
  • 但是图像以矩阵的形式存储的,不能像数学理论中对直线或者曲线求导一样,对一幅图像的求导相当于对一个平面、曲面求导。对图像的操作,我们采用模板对原图像进行卷积运算,从而达到我们想要的效果。而获取一幅图像的...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 917
精华内容 366
关键字:

python求导

python 订阅