Python 如何实现计算函数斜率和梯度？【详细教学】_计算一条曲线各点的梯度

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

AutoGrad 是一个老少皆宜的 Python 梯度计算模块。

对于初高中生而言，它可以用来轻易计算一条曲线在任意一个点上的斜率。

对于大学生、机器学习爱好者而言，你只需要传递给它Numpy这样的标准数据库下编写的损失函数，它就可以自动计算损失函数的导数（梯度）。

我们将从普通斜率计算开始，介绍到如何只使用它来实现一个逻辑回归模型。

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一、准备

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

1.引入库

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：

1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install autograd
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2.计算斜率

对于初高中生同学而言，它可以用来轻松计算斜率，比如我编写一个斜率为0.5的直线函数：

import autograd.numpy as np
from autograd import grad


def oneline(x):
    y = x/2
    return y

grad_oneline = grad(oneline)
print(grad_oneline(3.0))
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运行代码，传入任意X值，你就能得到在该X值下的斜率：

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(base) G:\push\20220724>python 1.py
0.5

由于这是一条直线，因此无论你传什么值，都只会得到0.5的结果。

那么让我们再试试一个tanh函数：

import autograd.numpy as np
from autograd import grad

def tanh(x):
    y = np.exp(
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