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python - python：绘制和优化相同的函数

问题描述

可以说我有以下功能：

def f(x):
    return log(3*exp(3*x) + 7*exp(7*x))

我想做两件事：

1) 在一系列 x 值上绘制函数

2）使用scipy中的Newton方法找到函数的根

我的问题是，似乎最好使用 numpy array 进行绘图x=np.linspace(-2,2,1000)，但随后评估函数会导致错误TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars。我可以通过简单地分别将和更改为log和exp来解决这个问题。np.lognp.exp

但是这样做会让 scipy.optimize.newton 不高兴。

似乎我需要定义函数两次，一次用于绘图（with np. ...），一次用于以上面给出的形式进行优化。

我无法想象事实是这样的。任何提示将不胜感激。

标签： pythonnumpyscipy

解决方案

似乎合法，您只需要使用 numpy 函数而不是基本数学函数：

import numpy as np
from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

def f(x):
  return np.log(3*np.exp(3*x) + 7*np.exp(7*x))

x = np.linspace(-2,2,1000)
y = f(x) 
plt.scatter(x, y)

optimize.root(f, 1)

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