Sqrt函数可视化实现

练习:Sqrt函数可视化实现

本次练习主要是熟练numpy和matplotlib的使用,通过手写Sqrt的实现,通过可视化对比手写函数与系统自带函数之间区别。

主要实现思路是:牛顿法

下面简单介绍一下牛顿法:(参考博客参考知乎) 首先,有函数f(x) = x²,假设num是f(x)的近似值,那么num最接近f(x),就有f(x)-num=0,也就是x² - num = 0.

那么如果画图,就是要求g(x)=x² - num 与g(x)=0 的最近点。

极限公式:

因此有:

从几何图形上看,因为导数是切线,通过不断迭代,导数与x轴的交点会不断逼近x0。

从上图我们可以看出,第一次A点,画出A的切线,在X轴上有交点,这个交点投影到曲线上,找到点B,同理,B点又做切线,找到一个交点,交点又投影到曲线得到点C,逐渐接近X0。

由前面的极限公式得出:

$$f'(x_n) = \frac{dy}{dx} = \frac{f(x_n)}{x_n - x_{n+1}}$$

推导得出:

$$x_{n+1} = x_n -\frac{f(x_n)}{f'(x_n)}$$

ok,到这里我们举一个实例

假设m=2,那么就有:

最终得出以下图例:手写的sqrt函数与系统自带的基本没有区别

# -*- coding:utf-8 -*-
# /usr/bin/python

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import math


def func(a):
    if a < 1e-6: #小于0.000001,直接返回0
        return 0
    last = a
    c = a / 2     #该值一定程度上影响迭代次数
    while math.fabs(c - last) > 1e-6:#精度控制
        last = c
        c = (c + a/c) / 2
    return c


if __name__ == '__main__':
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #保证win系统图片上的中文显示正常
    x = np.linspace(0, 30, num=50)  #0-30均分50份
    func_ = np.frompyfunc(func, 1, 1) #转换为ufunc函数方便使用
    y_h = func_(x)
    y_s = np.sqrt(x)#调用系统自带函数求值
    plt.figure(figsize=(10, 6), facecolor='w')#设置图大小和背景色
    plt.plot(x,y_h, 'ro-',label='手写', lw=2, markersize=6)#(画出x与y_h的曲线,用红色小圆圈标记(x,y)在图上的位置,
    #label下面legend函数要调用的,相当于注明这条曲线的意义,lw线宽2,小圆点6)
    plt.plot(x,y_s, 'b-',label='系统自带', lw=2, markersize=6)
    plt.grid(b=True, ls=':')#显示网格
    plt.legend(loc='lower right')#选取两条曲线的注明所在方位
    plt.xlabel('X', fontsize=16)#坐标轴上的内容及大小
    plt.ylabel('Y', fontsize=16)
    plt.title('牛顿法计算平方根', fontsize=18)
    plt.show()

关于分母的取值影响迭代次数的研究

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import math


def func(b):
    if b < 1e-6:
        return 0
    a = 1000
    last = a
    c = a / b
    count = 0
    while math.fabs(c - last) > 1e-6:
        last = c
        c = (c + a/c) / 2
        count = count + 1
    return count


if __name__ == '__main__':
    x = np.linspace(2, 500, num=100)
    func_ = np.frompyfunc(func, 1, 1)
    y = func_(x)
    print(x,y)
    
>>>[9 7 6 5 5 4 3 4 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
 7 7 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9]

这里我们假定对1000开方,取出2-500之间的100个数,得到的结果是却是迭代次数从9最低降到3又升到9。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,602评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,442评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,878评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,306评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,330评论 5 373
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,071评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,382评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,006评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,512评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,965评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,094评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,732评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,283评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,286评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,512评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,536评论 2 354
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,828评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容