初识微积分二

微分和求导

  • 导函数的定义:

l i m h → 0 f ( x + h ) − f ( x ) h lim_{h \to 0} \frac{f(x + h) - f(x)}{h} limh0hf(x+h)f(x)

f ′ ( x ) = lim ⁡ h → 0 f ( x + h ) − f ( x ) h f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x + h) - f(x)}{h} f(x)=h0limhf(x+h)f(x)

f r a c d d x f ( x ) = lim ⁡ h → 0 f ( x + h ) − f ( x ) h frac{d}{dx}f(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x + h) - f(x)}{h} fracddxf(x)=h0limhf(x+h)f(x)

%matplotlib inlinedef f(x):return x**2 + xx = list(range(0, 11))
y = [f(i) for i in x]
x1 = 3
y1 = f(x1)
h = 3
x2 = x1+h
y2 = f(x2)plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x)')
plt.grid()
plt.plot(x,y, color='green')
plt.scatter(x1,y1, c='red')
plt.annotate('(x,f(x))',(x1,y1), xytext=(x1-0.5, y1+3))plt.scatter(x2,y2, c='red')
plt.annotate('(x+h, f(x+h))',(x2,y2), xytext=(x2+0.5, y2))
plt.show()

在这里插入图片描述

导函数也可记为

f ′ ( a ) = lim ⁡ h → 0 f ( a + h ) − f ( a ) h ⇔ f ′ ( a ) = lim ⁡ x → a f ( x ) − f ( a ) x − a f'(\textbf{a}) = \lim_{h \to 0} \frac{f(\textbf{a} + h) - f(\textbf{a})}{h} \Leftrightarrow f'(a) = \lim_{x \to a} \frac{f(x) - f(a)}{x - a} f(a)=h0limhf(a+h)f(a)f(a)=xalimxaf(x)f(a)

求导数

f ( x ) = x 2 + x f(x) = x^{2} + x f(x)=x2+x

f ′ ( a ) = lim ⁡ h → 0 f ( a + h ) − f ( a ) h f'(a) = \lim_{h \to 0} \frac{f(a + h) - f(a)}{h} f(a)=h0limhf(a+h)f(a)

f ′ ( 2 ) = lim ⁡ h → 0 f ( 2 + h ) − f ( 2 ) h f'(\textbf{2}) = \lim_{h \to 0} \frac{f(\textbf{2} + h) - f(\textbf{2})}{h} f(2)=h0limhf(2+h)f(2)

f ′ ( 2 ) = lim ⁡ h → 0 ( ( 2 + h ) 2 + 2 + h ) − ( 2 2 + 2 ) h f'(2) = \lim_{h \to 0} \frac{((2+h)^{2} + 2 + h) - (2^{2} + 2)}{h} f(2)=h0limh((2+h)2+2+h)(22+2)

f ′ ( 2 ) = lim ⁡ h → 0 ( h 2 + 5 h + 6 ) − 6 h = lim ⁡ h → 0 h 2 + 5 h h = lim ⁡ h → 0 h + 5 = 5 f'(2) = \lim_{h \to 0} \frac{(h^{2} + 5h + 6) - 6}{h} = \lim_{h \to 0} \frac{h^{2} + 5h}{h} = \lim_{h \to 0} h + 5 = 5 f(2)=h0limh(h2+5h+6)6=h0limhh2+5h=h0limh+5=5

%matplotlib widgetdef f(x):return x**2 + xx = list(range(0, 11))
y = [f(i) for i in x]x1 = 2
y1 = f(x1)m = 5plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x)')
plt.grid()plt.plot(x,y, color='green')
plt.scatter(x1,y1, c='red')
plt.annotate('(x,f(x))',(x1,y1), xytext=(x1-0.5, y1+3))xMin = x1 - 5
yMin = y1 - (5*m)
xMax = x1 + 5
yMax = y1 + (5*m)
plt.plot([xMin,xMax],[yMin,yMax], color='magenta')plt.show()
FigureCanvasNbAgg()

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求导函数

f ′ ( x ) = lim ⁡ h → 0 f ( x + h ) − f ( x ) h f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x + h) - f(x)}{h} f(x)=h0limhf(x+h)f(x)
f ′ ( x ) = lim ⁡ h → 0 ( ( x + h ) 2 + x + h ) − ( x 2 + x ) h f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{((x+h)^{2} + x + h) - (x^{2} + x)}{h} f(x)=h0limh((x+h)2+x+h)(x2+x)

f ′ ( x ) = lim ⁡ h → 0 x 2 + h 2 + 2 x h + x + h − x 2 − x h f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{x^{2} + h^{2} + 2xh + x + h - x^{2} - x}{h} f(x)=h0limhx2+h2+2xh+x+hx2x

f ′ ( x ) = lim ⁡ h → 0 h 2 + 2 x h + h h f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{h^{2} + 2xh + h}{h} f(x)=h0limhh2+2xh+h

f ′ ( x ) = lim ⁡ h → 0 2 x + h + 1 f'(x) = \lim_{h \to 0} 2x + h + 1 f(x)=h0lim2x+h+1

f ′ ( x ) = 2 x + 1 f'(x) = 2x + 1 f(x)=2x+1

可微

并不是所有的函数都是可以求导函数的。

可微的函数有下面的几何特征

  • 连续
  • 切线不竖直
  • 光滑

q ( x ) = { 40 , 000 x 2 , if  x < − 4 , ( x 2 − 2 ) ⋅ ( x − 1 ) , if  x ≠ 0 and  x ≥ − 4 and  x < 8 , ( x 2 − 2 ) , if  x ≠ 0 and  x ≥ 8 q(x) = \begin{cases} \frac{40,000}{x^{2}}, & \text{if } x < -4, \\ (x^{2} -2) \cdot (x - 1), & \text{if } x \ne 0 \text{ and } x \ge -4 \text{ and } x < 8, \\ (x^{2} -2), & \text{if } x \ne 0 \text{ and } x \ge 8 \end{cases} q(x)=x240,000,(x22)(x1),(x22),if x<4,if x=0 and x4 and x<8,if x=0 and x8

%matplotlib inlinedef q(x):if x != 0:if x < -4:return 40000 / (x**2)elif x < 8:return (x**2 - 2) * x - 1else:return (x**2 - 2)x = [*range(-10, -5), -4.01]
x2 = [*range(-4, 8), 7.9999, *range(8, 11)]y = [q(i) for i in x]
y2 = [q(i) for i in x2]plt.xlabel('x')
plt.ylabel('q(x)')
plt.grid()plt.plot(x,y, color='purple')
plt.plot(x2,y2, color='purple')
plt.scatter(-4,q(-4), c='red')
plt.annotate('A (x= -4)',(-5,q(-3.9)), xytext=(-7, q(-3.9)))
plt.scatter(0,0, c='red')
plt.annotate('B (x= 0)',(0,0), xytext=(-1, 40))
plt.scatter(8,q(8), c='red')
plt.annotate('C (x= 8)',(8,q(8)), xytext=(8, 100))plt.show()

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  • A不连续
  • B不连续
  • C不光滑

求导规则

基本规则

f ( x ) = π ∴ f ′ ( x ) = 0 f(x) = \pi \;\; \therefore \;\; f'(x) = 0 f(x)=πf(x)=0

f ( x ) = 2 g ( x ) ∴ f ′ ( x ) = 2 g ′ ( x ) f(x) = 2g(x) \;\; \therefore \;\; f'(x) = 2g'(x) f(x)=2g(x)f(x)=2g(x)

f ( x ) = g ( x ) + h ( x ) ∴ f ′ ( x ) = g ′ ( x ) + h ′ ( x ) f(x) = g(x) + h(x) \;\; \therefore \;\; f'(x) = g'(x) + h'(x) f(x)=g(x)+h(x)f(x)=g(x)+h(x)
f ( x ) = k ( x ) − l ( x ) ∴ f ′ ( x ) = k ′ ( x ) − l ′ ( x ) f(x) = k(x) - l(x) \;\; \therefore \;\; f'(x) = k'(x) - l'(x) f(x)=k(x)l(x)f(x)=k(x)l(x)

d d x ( 2 x + 6 ) = d d x 2 x + d d x 6 = 2 \frac{d}{dx}(2x + 6) = \frac{d}{dx} 2x + \frac{d}{dx} 6 = 2 dxd(2x+6)=dxd2x+dxd6=2

幂规则

极其常用的规则
\begin{equation}f(x) = x^{n} ;; \therefore ;; f’(x) = nx^{n-1}\end{equation}

例如:

f ( x ) = x 3 ∴ f ′ ( x ) = 3 x 2 f(x) = x^{3} \;\; \therefore \;\; f'(x) = 3x^{2} f(x)=x3f(x)=3x2

f ( x ) = x − 2 ∴ f ′ ( x ) = − 2 x − 3 f(x) = x^{-2} \;\; \therefore \;\; f'(x) = -2x^{-3} f(x)=x2f(x)=2x3

f ( x ) = x 2 ∴ f ′ ( x ) = 2 x f(x) = x^{2} \;\; \therefore \;\; f'(x) = 2x f(x)=x2f(x)=2x

幂规则的推导

f ( x ) = x 2 f(x) = x^{2} f(x)=x2

f ′ ( x ) = lim ⁡ h → 0 f ( x + h ) − f ( x ) h f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x + h) - f(x)}{h} f(x)=h0limhf(x+h)f(x)

f ′ ( x ) = lim ⁡ h → 0 ( x + h ) 2 − x 2 h f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{(x + h)^{2} - x^{2}}{h} f(x)=h0limh(x+h)2x2

f ′ ( x ) = lim ⁡ h → 0 x 2 + h 2 + 2 x h − x 2 h = lim ⁡ h → 0 h 2 + 2 x h h = lim ⁡ h → 0 h + 2 x = 2 x f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{x^{2} + h^{2} + 2xh - x^{2}}{h} = \lim_{h \to 0} \frac{h^{2} + 2xh}{h} = \lim_{h \to 0} h + 2x = 2x f(x)=h0limhx2+h2+2xhx2=h0limhh2+2xh=h0limh+2x=2x

乘法规则

d d x [ f ( x ) g ( x ) ] = f ′ ( x ) g ( x ) + f ( x ) g ′ ( x ) \frac{d}{dx}[f(x)g(x)] = f'(x)g(x) + f(x)g'(x) dxd[f(x)g(x)]=f(x)g(x)+f(x)g(x)

例如

f ( x ) = 2 x 2 f(x) = 2x^{2} f(x)=2x2

g ( x ) = x + 1 g(x) = x + 1 g(x)=x+1

f ′ ( x ) = 4 x f'(x) = 4x f(x)=4x

g ′ ( x ) = 1 g'(x) = 1 g(x)=1

d d x [ f ( x ) g ( x ) ] = ( 4 x ⋅ ( x + 1 ) ) + ( 2 x 2 ⋅ 1 ) \frac{d}{dx}[f(x)g(x)] = (4x \cdot (x + 1)) + (2x^{2} \cdot 1) dxd[f(x)g(x)]=(4x(x+1))+(2x21)

d d x [ f ( x ) g ( x ) ] = 6 x 2 + 4 x \frac{d}{dx}[f(x)g(x)] = 6x^{2} + 4x dxd[f(x)g(x)]=6x2+4x

商数规则

r ( x ) = s ( x ) t ( x ) r(x) = \frac{s(x)}{t(x)} r(x)=t(x)s(x)
r ′ ( x ) = s ′ ( x ) t ( x ) − s ( x ) t ′ ( x ) ( t ( x ) ) 2 r'(x) = \frac{s'(x)t(x) - s(x)t'(x)}{(t(x))^{2}} r(x)=t(x)2s(x)t(x)s(x)t(x)

例如

s ( x ) = 3 x 2 s(x) = 3x^{2} s(x)=3x2

t ( x ) = 2 x t(x) = 2x t(x)=2x

r ′ ( x ) = ( 6 x ⋅ 2 x ) − ( 3 x 2 ⋅ 2 ) ( 2 x ) 2 = 6 x 2 4 x 2 = 3 2 r'(x) = \frac{(6x \cdot 2x) - (3x^{2} \cdot 2)}{(2x)^{2}} = \frac{6x^{2}}{4x^{2}} = \frac{3}{2} r(x)=2x2(6x2x)(3x22)=4x26x2=23

链式规则

d d x [ o ( i ( x ) ) ] = o ′ ( i ( x ) ) ⋅ i ′ ( x ) \frac{d}{dx}[o(i(x))] = o'(i(x)) \cdot i'(x) dxd[o(i(x))]=o(i(x))i(x)

例如

i ( x ) = x 2 i(x) = x^{2} i(x)=x2

o ( x ) = 2 x o(x) = 2x o(x)=2x

o ′ ( x ) = 2 , i ′ ( x ) = 2 x o'(x) = 2, i'(x) = 2x o(x)=2,i(x)=2x

d d x [ o ( i ( x ) ) ] = 4 x \frac{d}{dx}[o(i(x))] = 4x dxd[o(i(x))]=4x

极值和优化

对函数 k ( x ) = − 10 x 2 + 100 x + 3 {k(x) = -10x^{2} + 100x + 3} k(x)=10x2+100x+3 有导函数:

k ′ ( x ) = − 20 x + 100 k'(x) = -20x + 100 k(x)=20x+100

%matplotlib inlinedef k(x):return -10*(x**2) + (100*x)  + 3def kd(x):return -20*x + 100x = list(range(0, 11))
y = [k(i) for i in x]yd = [kd(i) for i in x]plt.axhline()
plt.axvline()
plt.xlabel('x (time in seconds)')
plt.ylabel('k(x) (height in feet)')
plt.xticks(range(0,15, 1))
plt.yticks(range(-200, 500, 20))
plt.grid()plt.plot(x,y, color='green')plt.plot(x,yd, color='purple')x1 = 2
x2 = 5
x3 = 8
plt.plot([x1-1,x1+1],[k(x1)-(kd(x1)),k(x1)+(kd(x1))], color='r')
plt.plot([x2-1,x2+1],[k(x2)-(kd(x2)),k(x2)+(kd(x2))], color='r')
plt.plot([x3-1,x3+1],[k(x3)-(kd(x3)),k(x3)+(kd(x3))], color='r')plt.show()

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找最大值和最小值

k ( x ) = − 10 x 2 + 100 x + 3 {k(x) = -10x^{2} + 100x + 3} k(x)=10x2+100x+3 k ′ ( x ) = − 20 x + 100 {k'(x) = -20x + 100 } k(x)=20x+100

− 20 x + 100 = 0 -20x + 100 = 0 20x+100=0

x = 5 x = 5 x=5

如果求二阶导数

k ′ ( x ) = − 20 x + 100 ⇒ k ′ ′ ( x ) = − 20 k'(x) = -20x + 100 \Rightarrow k''(x) = -20 k(x)=20x+100k(x)=20

根据二阶导数为常量,而且是负常量,得知一阶导函数是线性下降的。导函数为0的点就是极大值。

函数
w ( x ) = x 2 + 2 x + 7 w(x) = x^{2} + 2x + 7 w(x)=x2+2x+7

%matplotlib inlinedef w(x):return (x**2) + (2*x) + 7def wd(x):return 2*x + 2x = list(range(-10, 11))
y = [w(i) for i in x]yd = [wd(i) for i in x]plt.axhline()
plt.axvline()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('w(x)')
plt.xticks(range(-10,15, 1))
plt.yticks(range(-200, 500, 20))
plt.grid()plt.plot(x,y, color='g')
plt.plot(x,yd, color='m')
plt.show()

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极值点

对函数
v ( x ) = x 3 − 2 x + 100 v(x) = x^{3} - 2x + 100 v(x)=x32x+100

%matplotlib widgetdef v(x):return (x**3) - (2*x) + 100def vd(x):return 3*(x**2) - 2x = list(range(-10, 11))
y = [v(i) for i in x]yd = [vd(i) for i in x]plt.axhline()
plt.axvline()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('v(x)')
plt.xticks(range(-10,15, 1))
plt.yticks(range(-1000, 2000, 100))
plt.grid()
plt.plot(x,y, color='g')
plt.plot(x,yd, color='m')
plt.show()
FigureCanvasNbAgg()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-g8csB4wu-1609984322258)(output_40_1.png)]

%matplotlib inlinedef k(x):return -10*(x**2) + (100*x)  + 3def kd(x):return -20*x + 100def k2d(x):return -20plt.axhline()
plt.axvline()
x = list(range(0, 11))
y = [k(i) for i in x]
yd = [kd(i) for i in x]
y2d = [k2d(i) for i in x]plt.xlabel('x')
plt.ylabel('k(x)')
plt.xticks(range(0,15, 1))
plt.yticks(range(-200, 500, 20))
plt.grid()
plt.plot(x,y, color='g')
plt.plot(x,yd, color='r')
plt.plot(x,y2d, color='b')plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-45juOfEG-1609984322258)(output_41_0.png)]

练习:

w ( x ) = x 2 + 2 x + 7 w(x) = x^{2} + 2x + 7 w(x)=x2+2x+7

%matplotlib inlinedef w(x):return (x**2) + (2*x) + 7def wd(x):return 2*x + 2def w2d(x):return 2x = list(range(-10, 11))
y = [w(i) for i in x]
yd = [wd(i) for i in x]
y2d = [w2d(i) for i in x]plt.axhline()
plt.axvline()
plt.xlabel('x (time in days)')
plt.ylabel('w(x) (flowers)')
plt.xticks(range(-10,15, 1))
plt.yticks(range(-200, 500, 20))
plt.grid()
plt.plot(x,y, color='green')
plt.plot(x,yd, color='purple')
plt.plot(x,y2d, color='magenta')plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fNM2q4vr-1609984322259)(output_43_0.png)]

极值点不一定是最大值或者最小值

v ( x ) = x 3 − 6 x 2 + 12 x + 2 v(x) = x^{3} - 6x^{2} + 12x + 2 v(x)=x36x2+12x+2

v ′ ( x ) = 3 x 2 − 12 x + 12 = 0 v'(x) = 3x^{2} - 12x + 12 = 0 v(x)=3x212x+12=0

x = 2 {x = 2} x=2 是极值点

%matplotlib inlinedef v(x):return (x**3) - (6*(x**2)) + (12*x) + 2def vd(x):return (3*(x**2)) - (12*x) + 12def v2d(x):return (3*(2*x)) - 12from matplotlib import pyplot as pltx = list(range(-5, 11))
y = [v(i) for i in x]
yd = [vd(i) for i in x]
y2d = [v2d(i) for i in x]plt.xlabel('x')
plt.ylabel('v(x)')
plt.xticks(range(-10,15, 1))
plt.yticks(range(-2000, 2000, 50))
plt.grid()plt.plot(x,y, color='green')
plt.plot(x,yd, color='purple')
plt.plot(x,y2d, color='magenta')
plt.show()print ("v(2) = " + str(v(2)))print ("v'(2) = " + str(vd(2)))print ("v''(2) = " + str(v2d(2)))

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v(2) = 10
v'(2) = 0
v''(2) = 0

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大家好&#xff0c;我是王有志&#xff0c;欢迎和我聊技术&#xff0c;聊漂泊在外的生活。本文单纯讨论文心一言&#xff0c;不涉及其母公司百度的所作所为 3月16日百度交卷了&#xff0c;正式推出了自己的知识增强大语言模型文心一言。 作为全球第二家&#xff0c;中国第一家…

面对ChatGPT引发的人工智能革命,中国如何应对?

ChatGPT是一款由美国OpenAI公司开发的自然语言人机交互应用&#xff0c;拥有接近人类水平的语言理解和生成能力&#xff0c;是迄今为止人工智能领域最成功的产品和历史上用户增长速度最快的应用程序。ChatGPT依赖大模型、大数据、大算力支撑&#xff0c;其出现标志着通用人工智…

chatgpt赋能python:Python拟合数据-一种强大的数据分析工具

Python拟合数据 - 一种强大的数据分析工具 Python是一种用于数据科学的强大编程语言。 它具有丰富的功能&#xff0c;具有大量的数据分析库和工具&#xff0c;其中包括拟合数据的功能。 在此文章中&#xff0c;我们将介绍如何使用Python拟合数据&#xff0c;并探索这种功能对数…

chatgpt赋能python:Python处理图片去白底的介绍

Python处理图片去白底的介绍 在现今的互联网时代&#xff0c;图片在网页设计和营销中占有重要的地位。然而&#xff0c;在制作图片时&#xff0c;如果图片中有一个白色底色&#xff0c;将导致图片的美观度和质量降低。因此&#xff0c;图片去白底是非常实用的技巧&#xff0c;…

最强的数据增强--ChatGPT?

在许多自然语言处理(NLP)任务中&#xff0c;文本数据增强是克服样本量有限挑战的有效策略。 目前的文本数据增强方法要么不能保证生成数据的正确标记(缺乏可信度)&#xff0c;要么不能保证生成数据的足够多样性(缺乏完整性)&#xff0c;要么两者兼有。 ChatGPT在具有无与伦比…

Chatgpt帮我写程序切分Midjourney生成的图片

背景&#xff1a;非程序员&#xff0c;只懂VBA&#xff0c;其他语言一概没入门。 这两天在尝试MJ在抖音上做图文的玩法&#xff0c;遇到一个问题&#xff0c;如何将MJ生成的一张4宫格图片切分成4张单独的图片&#xff0c;找了一圈&#xff0c;要是用图片处理软件&#xff0c;那…

爬取网易云音乐用户听歌排行,来制作一张Ta最爱歌手的词云图!

平时写代码的时候&#xff0c;作为云村用户的一员&#xff0c;我当然也是最爱开着网易云音乐&#xff08;以下简称网易云&#xff09;。大家都知道在网易云里你可以查看好友或是任意用户的听歌排行&#xff08;假使Ta设置全部可见&#xff09;&#xff0c;但是如果想知道Ta喜欢…

【Python实战】爬取网易云音乐用户听歌排行,来制作一张Ta最爱歌手的词云图

前言 大家好&#xff0c;我是Samaritan。 平时写代码的时候&#xff0c;作为云村用户的一员&#xff0c;我当然也是最爱开着网易云音乐&#xff08;以下简称网易云&#xff09;。 大家都知道在网易云里你可以查看好友或是任意用户的听歌排行&#xff08;假使Ta设置全部可见&am…

一招搞定某易云歌曲评论并生成漂亮词图,想爬什么歌就爬什么歌,练手推荐

网易云音乐一直是一个非常棒的听歌平台&#xff0c;尤其是推荐算法&#xff0c;我个人觉得是比某Q音乐更得人心&#xff0c;一直以来都用的都是网易云来听歌。 今天我就来教大家一个爬取网易云任意歌曲的评论并生成特殊词图的方法&#xff0c;对爬虫感兴趣的小伙伴们可以去试试…

足足 8 项新功能,微信可以和好友一同听歌了

本文转载自IT之家 此前&#xff0c;iOS 版微信已经陆续推出过 8.0.8 和 8.0.9 两次更新&#xff0c;加入了很多新功能&#xff0c;但安卓这边却一直没有动静。在历经了多日等待后&#xff0c;微信 8.0.9 安卓版也终于出现了。此次官方直接跳过了 8.0.8 这个版本&#xff0c;主…

最新【2021.1.28】今日头条_signature 分析

最新【2021.1.28】头条_signature 分析 【温馨提示】:此文仅适用PC端web版本某日某条加密 最新今日头条sign加密更新了,看了看,比之前的坑增加了许多; 今日头条web版的请求主要参数是:_signature,已经取消了之前的as、cp参数; 话不多说,开整。。。 1.参数定位 这个…