python指数函数模型 python 指数函数拟合
怎么在python中定义指数函数
您可以直接调用
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import math
math.pow( 2, x )
或者
import math
def zhishu(x):
return math.pow(2, x)
Python 数据模型
Python 风格的关键完全体现在 Python 的数据模型上,数据模型所描述的 API ,为使用最地道的语言特性来构建开发者自己的对象提供了工具。
当 Python 解析器遇到特殊句法时,会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作。特殊方法以双下划线开头,以双下划线结尾。如: obj[key] 的背后就是 __getitem__ 方法。魔术方法是特殊方法的昵称,特殊方法也叫双下方法。
使用 __getitem__ 和 __len__ 创建一摞有序的纸牌:
上面的例子,使用 collections.namedtuple 构建了一个简单的类来表示一张纸牌, namedtuple 用以构建只有少数属性但没有方法的类。
我们自定义的 FrenchDeck 类可以像任何 python 标准集合类型一样使用 len() 函数,查看一叠牌有多少张:
也可以像列表一样,使用位置索引, d[i] 将调用 __getitem__ 方法:
也可以使用标准库模块提供的 random.choice 方法,从序列中随机选取一个元素。下面,我们如随机取出一张纸牌:
现在我们已经体会到通过 python 特殊方法,来使用 Python 数据模型的 2 个好处:
因为 __getitem__ 方法把 [] 操作交给了 self.cards 列表,所以我们的 FrenchDeck 实例自动支持切片:
仅仅实现了 __getitem__ 方法,这一摞牌即变得可迭代:
运行结果:
也可以直接调用内置的 reversed 函数,反向迭代 FrenchDeck 实例:
运行结果:
迭代通常是隐式的,比如一个集合类型没有实现 __contains__ 方法,那么 in 运算符就会按顺序做一次迭代搜索。
因此, in 运算符可以用在我们的 FrenchDeck 实例上,因为它是可迭代的:
FrenchDeck 还可以使用 Python 标准库中的 sorted 函数,实现排序:
首先定义一个排序依据的函数:
优先按 rank 的大小排序,rank 相同时则比较 suit 的值:
运行结果:
优先按 suit 的大小排序,suit 相同时则比较 rank 的值:
运行结果:
按照目前的设计,FrenchDeck 还不支持洗牌,因为它是不可变的:
shuffle 函数要调换集合中元素的位置,而 FrenchDeck 只实现了不可变的序列协议,可变的序列还必须提供 __setitem__ 方法:
洗牌:
没有任何的返回值,可见 random.shuffle 就地修改了可变序列 d 。为便于观察结果,我们定义输入的输出函数:
运行结果:
每次洗牌,都是一个随机的序列:
首先明确一点,特殊方法的存在是为了被 Python 解析器调用的,例如:我们不会使用 obj.__len__() 这种写法,而是 len(obj) 。在执行 len(obj) 时,如果 obj 是一个自定义类的对象,那么 Python 会自己去调用我们实现的 __len__ 方法。
对于 Python 内置的数据类型,比如列表、字符串、字节序列等,那么 CPython 会抄个近路, __len__ 实际上会返回 PyVarObject 里的 ob_size 属性,这是因为直接读取属性比调用一个方法要快得多。
很多时候,特殊方法的调用是隐式的,比如 for i in x: 这个语句其实是调用 iter(x) ,而这个函数的背后是 x.__iter__() 方法。
通过内置函数如来使用特殊方法是最好的选择。这些内置函数不仅会调用这些方法,通常还提供额外的好处,对于内置类型来说,它们的速度更快。
下面,我们通过定义一个简单的二维向量类,再来体会一下 Python 特殊方法的美妙:
使用 Vector 类,就像使用 Python 内置的数据类型一样简单:
python拟合指数函数初始值如何设定
求拟合函数,首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据,根据已知的曲线y=f(x),拟合出Ex和En系数。当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高,说明拟合得到的Ex和En系数是合理的。吻合程度用相关系数来衡量,即R^2。首先,我们需要打开Python的shell工具,在shell当中新建一个对象member,对member进行赋值。 2、这里我们所创建的列表当中的元素均属于字符串类型,同时我们也可以在列表当中创建数字以及混合类型的元素。 3、先来使用append函数对已经创建的列表添加元素,具体如下图所示,会自动在列表的最后的位置添加一个元素。 4、再来使用extend对来添加列表元素,如果是添加多个元素,需要使用列表的形式。 5、使用insert函数添加列表元素,insert中有两个参数,第一个参数即为插入的位置,第二个参数即为插入的元素。origin拟合中参数值是程序拟合的结果,自定义函数可以设置参数的初值,也可以不设定参数的初值。
一般而言,拟合结果不会因为初值的不同而有太大的偏差,如果偏差很大,说明数据和函数不太匹配,需要对函数进行改正。X0的迭代初始值选择与求解方程,有着密切的关系。不同的初始值得出的系数是完全不一样的。这要通过多次选择和比较,才能得到较为合理的初值。一般的方法,可以通过随机数并根据方程的特性来初选。
python怎么表示指数?
其中有两个非常漂亮的指数函数图就是用python的matplotlib画出来的。这一期,我们将要介绍如何利用python绘制出如下指数函数。
图 1 a1图 1 a1
我们知道当0 ,指数函数 是单调递减的,当a1 时,指数函数是单调递增的。所以我们首先要定义出指数函数,将a值做不同初始化
import math
...
def exponential_func(x, a): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y
然后,利用numpy构造出自变量,利用上面定义的指数函数来计算出因变量
X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值
有了自变量和因变量的一些散点,那么就可以模拟我们平时画函数操作——描点绘图,利用下面代码就可以实现
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #导入坐标轴加工模块
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建画布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax
fig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中
def exponential_func(x, a=2): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y
X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值
ax.plot(X, Y) #绘制指数函数
plt.show()
图 2 a=2
图2虽简单,但麻雀虽小五脏俱全,指数函数该有都有,接下来是如何让其看起来像我们在作图纸上面画的那么美观,这里重点介绍axisartist 坐标轴加工类,在的时候我们已经用过了,这里就不再多说了。我们只需要在上面代码后面加上一些代码来将坐标轴好好打扮一番。
图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帅帅de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp
python exp没定义
指高等数学。
exp全称Exponential指数曲线是高等数学里以自然常数e为底的指数函数,它同时又是航模名词。
在医药说明中,EXP是指使用期限,即Expirydate除此之外,EXP是世界著名项目管理软件供应商美国Primavera公司的主要产品之一,是国际规范的施工管理和合同及建设信息管理软件exp,还指行业软件的高级专家版,在灵活性和功能上比专业版更加强大,也更加复杂。
python指数怎么打出来
python指数这样打出来。
1、知道当0,指数函数是单调递减的,当a1时,指数函数是单调递增的。首先要定义出指数函数,将a值做不同初始化。
2、利用numpy构造出自变量,利用定义的指数函数来计算出因变量。
3、有了自变量和因变量的一些散点,模拟平时画函数操作,描点绘图。
文章标题:python指数函数模型 python 指数函数拟合
文章转载:http://pwwzsj.com/article/doogddj.html