结果初始值为0,如果某一位是1,则结果乘上其所对应a的X次方;否则不乘.
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不过开方还是问题,这样貌似不行+_,+b
硬要弄的话我那个方法配上开方就可以了.远比那样绕弯子效率高.而开方最好用牛顿迭代算出倒数,这样可以避免大量不必要的除法.不过这样应该不是合理的实现.VC实现乘方貌似根本没用开方.
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.
您可以直接调用
import math
或者
def zhishu(x):
我觉得可以这样编写,指数函数必须有两个参数值,一个是底数,一个是指数
对于指数使用int类型,对于底数,是用double类型,返回值是double
double pow(double a,int n)
{
double rst = 1;
do{
rst *= a;
}while(--n);
return rst;
}
当然你可以使用你喜欢的循环体.
如果要指数也是double型,我就不知道该如何编写了
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
...
def exponential_func(x, a): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y
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 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
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
ax.plot(X, Y) #绘制指数函数
plt.show()
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