將python中一個(gè)定義的代碼翻譯成數(shù)學(xué)公式

np.sqrt是平方根

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np.pi應(yīng)是一個(gè)常數(shù)

np.pi**0.25是np.pi的0.25次方

np.arange(0，points)是數(shù)組，意思大約是【0,1,2,3,4，。。。。。points】

np.exp是以 e 為底的指數(shù)函數(shù)

剩下的，由于本人不是主學(xué)數(shù)學(xué)的，只能幫你到這了，剩下的我就算寫可能也給你寫錯(cuò)了

使用python實(shí)現(xiàn)ema（指數(shù)移動(dòng)平均的計(jì)算）

a?=?2/13

Prices?=?[0.0]?#prices?of?everyday

EMAs?=?[0.0]?#?ems?of?everyday

def?ema?(?N?,?Price)?:

Prices.append(Price)

if?N=1:

EMAs.append(Price)

else?:

EMAs.append((1-a)*EMAs[N-1]?+?a*Price)

ema(1,1)

ema(2,3)

print?(EMAs[1])

print?(EMAs[2])

python 中的數(shù)學(xué)函數(shù) math.exp() math.sin() math.cos() math.e() 這都什么意思?求大蝦...

math.exp() - 自然指數(shù)函數(shù) e^x

math.sin() - 正弦函數(shù) sin(x)

math.cos() - 余弦函數(shù) cos(x)

math.e - 數(shù)學(xué)自然數(shù) = 2.71828....

python怎么表示指數(shù)？

其中有兩個(gè)非常漂亮的指數(shù)函數(shù)圖就是用python的matplotlib畫出來的。這一期，我們將要介紹如何利用python繪制出如下指數(shù)函數(shù)。

圖 1 a1圖 1 a1

我們知道當(dāng)0 ，指數(shù)函數(shù) 是單調(diào)遞減的，當(dāng)a1 時(shí)，指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞增的。所以我們首先要定義出指數(shù)函數(shù)，將a值做不同初始化

import math

...

def exponential_func(x, a): #定義指數(shù)函數(shù)

y=math.pow(a, x)

return y

然后，利用numpy構(gòu)造出自變量，利用上面定義的指數(shù)函數(shù)來計(jì)算出因變量

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構(gòu)造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值

有了自變量和因變量的一些散點(diǎn)，那么就可以模擬我們平時(shí)畫函數(shù)操作——描點(diǎn)繪圖，利用下面代碼就可以實(shí)現(xiàn)

import math

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導(dǎo)入坐標(biāo)軸加工模塊

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建畫布

ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法創(chuàng)建一個(gè)繪圖區(qū)對(duì)象ax

fig.add_axes(ax) #將繪圖區(qū)對(duì)象添加到畫布中

def exponential_func(x, a=2): #定義指數(shù)函數(shù)

y=math.pow(a, x)

return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構(gòu)造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值

ax.plot(X, Y) #繪制指數(shù)函數(shù)

plt.show()

圖 2 a=2

圖2雖簡(jiǎn)單，但麻雀雖小五臟俱全，指數(shù)函數(shù)該有都有，接下來是如何讓其看起來像我們?cè)谧鲌D紙上面畫的那么美觀，這里重點(diǎn)介紹axisartist 坐標(biāo)軸加工類，在的時(shí)候我們已經(jīng)用過了，這里就不再多說了。我們只需要在上面代碼后面加上一些代碼來將坐標(biāo)軸好好打扮一番。

圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帥帥de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp