1樓:呵呵噠
其實,數值計算也是可以擬合的嘛,你寫乙個擬合程式,numpy裡也有。如果全段擬合不好就分段,然後再求分段函式的導數。直接取樣計算間隔太小計算量一定很大,所以採用擬合近似吧。
2樓:章佳傑
用 numpy 的 histogram 函式試試import
numpy
asnp
from
matplotlib
import
pyplot
aspltx=
np.linspace(0
,1,1000
)# equidistributed x valuesy=np.
sin(x*
3.14
)# y valuesh,
edges=np
.histogram(y
,bins
=100
)# histogram, divided into 100 bins
plt.
subplot(1
,2,1
)plt
.plot(x
,y,'.-'
)plt
.ylabel
("function value"
)plt
.xlabel
("x value"
)plt
.title
("function"
)plt
.subplot(1
,2,2
)plt
.plot(h
,(edges[1
:]+edges[:-
1])/2
,'.-'
)plt
.xlabel
("function value count"
)plt
.title
("histogram"
)plt
.show
()這裡為方便對齊,我把右邊 histogram 的座標軸交換了,縱軸對應原來函式的 y 軸,橫軸對應在乙個區間內的點數,相當於「密度」
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