python的解方程能力好像不是很強(qiáng)啊，為什么復(fù)雜一點(diǎn)的指數(shù)方程就求不出來(lái)了？？？

內(nèi)置的算法不支持這么復(fù)雜的方程求解，需要編寫(xiě)特別的算法。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司專(zhuān)注于南平企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)公司,購(gòu)物商城網(wǎng)站建設(shè)。南平網(wǎng)站建設(shè)公司,為南平等地區(qū)提供建站服務(wù)。全流程按需定制設(shè)計(jì)，專(zhuān)業(yè)設(shè)計(jì)，全程項(xiàng)目跟蹤，成都創(chuàng)新互聯(lián)公司專(zhuān)業(yè)和態(tài)度為您提供的服務(wù)

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(shuō)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(lái)衡量，即R^2。首先，我們需要打開(kāi)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(lèi)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(lèi)型的元素。 3、先來(lái)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(lái)使用extend對(duì)來(lái)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睿绻詈艽螅f(shuō)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(guò)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(guò)隨機(jī)數(shù)并根據(jù)方程的特性來(lái)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)

python中求出sinx與cosx怎么求x

有關(guān)sinX和c0Sⅹ的公式太多了，現(xiàn)在一一列舉如下。一sinX±c0Sx=根號(hào)2sin(╳±π/4)等于根號(hào)2乘以C0S(X干π/4)。sinXc0Sx=1/2sin2X。sinX/c0S╳等于tanX。sinX的平方十c0SⅩ的平方等于1。sinX的平方等于(1一C0S2X)/2.。C0Sⅹ的平方等于二分之1十c0S2X。等等。

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(huà)出來(lái)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(lái)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(huà)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(huà)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(huà)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(lái)是如何讓其看起來(lái)像我們?cè)谧鲌D紙上面畫(huà)的那么美觀，這里重點(diǎn)介紹axisartist 坐標(biāo)軸加工類(lèi)，在的時(shí)候我們已經(jīng)用過(guò)了，這里就不再多說(shuō)了。我們只需要在上面代碼后面加上一些代碼來(lái)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

網(wǎng)頁(yè)題目：python求指數(shù)函數(shù) python中指數(shù)函數(shù)的寫(xiě)法
網(wǎng)站地址：http://m.newbst.com/article42/hihgec.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供微信小程序、品牌網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、定制網(wǎng)站、App設(shè)計(jì)、網(wǎng)站內(nèi)鏈

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶(hù)投稿、用戶(hù)轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話(huà)：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)