我正在尝试实现一个函数来计算矩阵中每个元素的Relu导数，然后将结果返回到矩阵中。我正在使用Python和Numpy。根据其他交叉验证帖子，x的Relu导数是当x>0时为1，当x目前，我有以下代码:defreluDerivative(self,x):returnnp.array([self.reluDerivativeSingleElement(xi)forxiinx])defreluDerivativeSingleElement(self,xi):ifxi>0:return1elifxi不幸的是，xi是一个数组，因为x是一个矩阵。reluDerivativeSingleElement
我有从hdf5文件导入的数据。所以，它看起来像这样:importpandasaspdtmp=pd.Series([1.,3.,4.,3.,5.],['2016-06-2723:52:00','2016-06-2723:53:00','2016-06-2723:54:00','2016-06-2723:55:00','2016-06-2723:59:00'])tmp.index=pd.to_datetime(tmp.index)>>>tmp2016-06-2723:52:001.02016-06-2723:53:003.02016-06-2723:54:004.02016-06-2723
给定一些f和微分方程x'(t)=f(x(t))，我如何计算x(n)(t)x(t)?例如，给定f(x(t))=sin(x(t)),我想获得x(3)(t)=(cos(x(t))2−sin(x(t))2)sin(x(t)).到目前为止我已经尝试过>>>fromsympyimportdiff,sin>>>fromsympy.abcimportx,t>>>diff(sin(x(t)),t,2)这给了我-sin(x(t))*Derivative(x(t),t)**2+cos(x(t))*Derivative(x(t),t,t)但我不确定如何告诉SymPyDerivative(x(t),t)是什么，
我想知道您如何将多项式解析为函数并返回导数。我将使用什么数据结构或方法来解析多项式？最好不要使用任何库，因为这个问题可能会在技术面试中出现。polynomial->ofnthdegreedefderivative(polynomial):returnderivativeExample:f(x)=2x^2+3x+1f'(x)=4x+3我不想要解决方案，这不是家庭作业，而是我从哪里开始的提示。 最佳答案 单个变量中的多项式可以简单地表示为包含系数的数组。因此，例如1+5x3-29x5可以表示为[1,0,0,5,0,-29]。以这种形式表
我如何计算一个数组的导数，y(比方说)，相对于另一个数组x(比方说)——两个数组都来自某个实验？例如y=[1,2,3,4,4,5,6]和x=[.1,.2,.5,.6,.7,.8,.9];我想得到dy/dx! 最佳答案 使用numpy.diff如果dx是常量fromnumpyimportdiffdx=0.1y=[1,2,3,4,4,5,6]dy=diff(y)/dxprintdyarray([10.,10.,10.,0.,10.,10.])dx不是常数(你的例子)fromnumpyimportdiffx=[.1,.2,.5,.6,.7
我有一组模拟数据，我想在其中找到n维中的最低斜率。数据的间距在每个维度上都是恒定的，但并不完全相同(为了简单起见，我可以更改它)。我可以忍受一些数值上的不准确，尤其是在边缘处。我非常不希望生成样条曲线并使用该导数；仅基于原始值就足够了。可以使用numpy.gradient()函数计算numpy的一阶导数。importnumpyasnpdata=np.random.rand(30,50,40,20)first_derivative=np.gradient(data)#second_derivative=???这是关于拉普拉斯与海森矩阵的评论；这不再是一个问题，而是为了帮助future的读
我正在尝试编写一个算法来执行N维混合偏导数。我知道我需要能够实现什么，但我似乎无法提出实现N维案例所需的正确循环/递归。这是前4个维度的模式:|1Dwzyx|2D|3D|4D|----------------------------------------------------------|dx(0001)|dx(0001)|dx(0001)|dx(0001)|||dy(0010)|dy(0010)|dy(0010)|||dyx(0011)|dyx(0011)|dyx(0011)||||dz(0100)|dz(0100)||||dzx(0101)|dzx(0101)||||dzy(0
如何计算函数的导数，例如y=x2+1使用numpy?假设，我想要x=5处的导数... 最佳答案 你有四个选择FiniteDifferencesAutomaticDerivativesSymbolicDifferentiation手动计算导数。有限差异不需要外部工具，但容易出现数值错误，如果您处于多变量情况，可能需要一段时间。如果您的问题足够简单，则符号区分是理想的选择。如今，符号方法变得非常强大。SymPy是一个很好的与NumPy集成的项目。查看autowrap或lambdify函数或查看Jensen'sblogpostabouta
是否可以使用聚合框架计算一阶导数？例如，我有数据:{time_series:[10,20,40,70,110]}我正在尝试获得如下输出:{derivative:[10,20,30,40]} 最佳答案 db.collection.aggregate([{"$addFields":{"indexes":{"$range":[0,{"$size":"$time_series"}]},"reversedSeries":{"$reverseArray":"$time_series"}}},{"$project":{"derivatives":
我正在尝试修改示例here:#includenamespace{//---------------------------------------------------------//definethetemplatefunctionJacobianCasesinemptynamespacetemplateboolJacobianCases(){boolok=true;usingCppAD::AD;usingCppAD::NearEqual;doubleeps99=99.0*std::numeric_limits::epsilon();usingCppAD::exp;usingCpp
