用PYTHON求导怎么求

#coding:utf-8

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#一阶导

def fun1(X, WINDOW = 5):

result = []

for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):

mid = (X[k+WINDOW]-X[k-WINDOW])/(2*WINDOW)

result.append(mid)

return result

#二阶导

def fun2(X, WINDOW = 5):

result = []

for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):

mid = (X[k+WINDOW]-2*X[k]+X[k-WINDOW])/(WINDOW*WINDOW)

result.append(mid)

return result

X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

result1 = fun1(X, 3)

result2 = fun2(X, 2)

如上自己写，或者用numpy自带的多项式的n阶导函数。

得到多项式的n阶导函数：多项式.deriv(m = n)

from numpy import *

X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

result = X.deriv(m = n) #n是导数阶数

如何用python求导数

打开python运行环境。

导入微分的模块包：from sympy import *。

定义符号变量：x = symbols('x')

定义一个函数：f = x**9

diff = diff(f,x)求导

最后输入diff，即可显示其变量值了。

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请问python可不可以求偏导啊？

在 Python 中，可以使用各种数学库和符号计算库来进行偏导数的计算，例如 SymPy、SciPy、NumPy 等。其中，SymPy 可以方便地进行符号计算，包括求解方程、微积分以及代数简化等。因此，如果你需要在 Python 中进行偏导数计算的话，建议使用 SymPy 库。

以下是一个使用 SymPy 计算偏导数的示例代码:

Copy code

# 导入SymPy库

import sympy

# 声明变量

x, y = sympy.symbols('x y')

# 定义函数

f = 2*x**2*y + 3*x*y**2

# 计算f对x的一阶偏导数

df_dx = f.diff(x)

print(df_dx)

# 计算f对y的一阶偏导数

df_dy = f.diff(y)

print(df_dy)

# 计算f对x的二阶偏导数

d2f_dx2 = f.diff(x, 2)

print(d2f_dx2)

# 计算f对y的二阶偏导数

d2f_dy2 = f.diff(y, 2)

print(d2f_dy2)

# 计算f对xy的二阶混合偏导数

d2f_dxdy = f.diff(x, y)

print(d2f_dxdy)

在上述示例代码中，我们首先使用 sympy.symbols 声明了需要用到的变量 x 和 y，然后定义了一个二元函数 f。接着分别计算了 f 对 x 和 y 的一阶偏导数、二阶偏导数以及对 xy 的二阶混合偏导数。最后运行代码，即可得到偏导数的计算结果。

需要注意的是，由于符号计算比较复杂，在使用 SymPy 进行符号计算时需要注意变量的定义、函数的格式等问题，以免出现计算错误。

当前标题：python函数求导 python求导函数的原代码
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