python指数函数编程 python中指数运算

python怎么表示指数？

其中有两个非常漂亮的指数函数图就是用python的matplotlib画出来的。这一期python指数函数编程，我们将要介绍如何利用python绘制出如下指数函数。

图 1 a1图 1 a1

我们知道当0 python指数函数编程，指数函数 是单调递减的，当a1 时，指数函数是单调递增的。所以我们首先要定义出指数函数，将a值做不同初始化

import math

...

def exponential_func(x, a): #定义指数函数

y=math.pow(a, x)

return y

然后，利用numpy构造出自变量，利用上面定义的指数函数来计算出因变量

X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值

有python指数函数编程了自变量和因变量的一些散点，那么就可以模拟我们平时画函数操作——描点绘图，利用下面代码就可以实现

import math

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #导入坐标轴加工模块

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

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

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建画布

ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax

fig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中

def exponential_func(x, a=2): #定义指数函数

y=math.pow(a, x)

return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值

ax.plot(X, Y) #绘制指数函数

plt.show()

图 2 a=2

图2虽简单，但麻雀虽小五脏俱全，指数函数该有都有，接下来是如何让其看起来像我们在作图纸上面画的那么美观，这里重点介绍axisartist 坐标轴加工类，在的时候我们已经用过了，这里就不再多说了。我们只需要在上面代码后面加上一些代码来将坐标轴好好打扮一番。

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

相关问答

Q1: 课程内容框架

一 课程标准的基本框架是什么

《 XXXX 》课程标准

课程编号： （参照我校各专业人才培养方案及教学计划上编制的） 课程类型： （专业必修课/公共必修课/教育必修课）

— 1 —

学 时： XX 学 分： XX 适用对象： XX

一、课程定位 （本门课程在该专业中的地位及本门课程的主要任务） 二、课程设计

1.课程设计理念 （建议以“就业面向岗位”的需求为中心，以培养学生XXXX能力为依据设计，应

充分考虑到专业岗位的特点，尽可能的满足学生的就业需要，兼顾学生就业后持续发展的可能。）

2.课程设计思路

三、能力目标

1.社会能力 2.专业能力 3.方法能力

四、学习目标 五、学习情境

1.学习情境划分及学时分配（课程总标准）

学习情境划分及学时分配如表1所示。

表1：学习情境划分及学时分配

2．学习情境教学设计（课程章、节标准）（每节一个表格）

表2： 学习情境1: XXXXXXX（节名称）

学习情境2：XXXXXX

学习情境3：XXXXXX …………

六、教材和教参选用

1.推荐使用教材：（名称、出版社、版次） 2.参考资料;(名称、作者等。不限数量)

七、考核评价要求

1、评价内容及方式（建议平时过程管理与期末测评相结合，平时成绩计40%，期末计60%） 2.评价标准

八、教学资源要求

1、教学设备条件 2、教师团队

二 什么是课程框架问题

资料卡片(愿与各位同学共享):

课程框架问题包括基本问题，单元问题和内容问题。单元问题:

反映了基本的概念,

指向规律的核心；在内容范畴提出了重要的问题没有单一的，明显“正确”的答案。

基本问题：

能够激发学生的兴趣,内容问题,直接支持内容和学习目标,有特定的“正确”的答案

“在问题的解决，概念的理解和批评反思中，技术的应用是非常有效的。”

“利用技术，学生可花更多时间创新策略去解决复杂的问题和增强更高的理解能力。”

在一个持续一年的社会科学研究中，若研究的范围包括了诸如世界探险、工业革命、第二次世界大战等，它会是一个基本问题。

在交叉学科的研究中如语言艺术/社会科学研究，我们探讨问题的不同侧面，它也可以成为一个基本问题。

在研究一个特定的项目如“进化”时，它也可以成为一个单元问题

内容问题不同于单元问题和基本问题,大多涉及的是事实而不是该事实的阐释,都有明确的答案。

建构课程框架问题的提示：

开始去做…不要担心它的技巧和语言，重点是头脑风暴.

你先以陈述的方式把问题写下来，然后把它修改为疑问句。

如果需要的话，用成人的语言把基本意思写下来，然后把它转为“学生”的语言。

确认无论是基本问题还是单元问题，他们都不只有一个明显的“正确”答案。

不要过多担心你的问题到底是“基本问题”还是“单元问题—你要重点关注它是否需要更高层次的思维技能。

记住：一个好的问题和好的单元的形成是一个反复的过程！

三 JAVA培训课程有什么内容具体有哪些模块框架

有几大技术框来架如下：

java语言和自数据库技术(1)开发环境(2)java语言基础(3)java面向对象(4)JDK核心API(5)数据库技术(6)JavaSE核心(7)XML(8)JBDC

2.Android各核心技术应用(1)软件工程基础(2)OOAD及设计模式(3)HTML/CSS(4)JavaScript核心(5)Android基础(6)Android核心组件(7)Android数据库技术(8)Android多媒体技术(9)Android2D/3D技术(10)Android游戏编程。

四 web课程里面会学习到哪几种框架呢

这里整理了一份系统全面的web前端学习路线，框架的相关内容在第三阶段，希望可以帮到你~

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1. 熟练掌握HTML5、CSS3、Less、Sass、响应书布局、移动端开发。

2. 熟练运用HTML+CSS特性完成页面布局。

4. 熟练应用CSS3技术，动画、弹性盒模型设计。

5. 熟练完成移动端页面的设计。

6. 熟练运用所学知识仿制任意Web网站。

7. 能综合运用所学知识完成网页设计实战。

知识点：

1、Web前端开发环境，HTML常用标签，表单元素，Table布局，CSS样式表，DIV+CSS布局。熟练运用HTML和CSS样式属性完成页面的布局和美化，能够仿制任意网站的前端页面实现。

2、CSS3选择器、伪类、过渡、变换、动画、字体图标、弹性盒模型、响应式布局、移动端。熟练运用CSS3来开发网页、熟练开发移动端，整理网页开发技巧。

3、预编译css技术：less、sass基础知识、以及插件的运用、BootStrap源码分析。能够熟练使用 less、sass完成项目开发，深入了解BootStrap。

4、使用HTML、CSS、LESS、SASS等技术完成网页项目实战。通过项目掌握第一阶段、css的内容、完成PC端页面设计和移动端页面设计。

第二阶段：Web后台技术

阶段目标:

1. 了解JavaScript的发展历史、掌握Node环境搭建及npm使用。

2. 熟练掌握JavaScript的基本数据类型和变量的概念。

3. 熟练掌握JavaScript中的运算符使用。

4. 深入理解分之结构语句和循环语句。

5. 熟练使用数组来完成各种练习。

6.熟悉es6的语法、熟练掌握JavaScript面向对象编程。

7.DOM和BOM实战练习和H5新特性和协议的学习。

知识点：

1、软件开发流程、算法、变量、数据类型、分之语句、循环语句、数组和函数。熟练运用JavaScript的知识完成各种练习。

2、JavaScript面向对象基础、异常处理机制、常见对象api，js的兼容性、ES6新特性。熟练掌握JavaScript面向对象的开发以及掌握es6中的重要内容。

3、BOM操作和DOM操作。熟练使用BOM的各种对象、熟练操作DOM的对象。

4、h5相关api、canvas、ajax、数据模拟、touch事件、mockjs。熟练使用所学知识来完成网站项目开发。

第三阶段：数据库和框架实战

阶段目标：

1. 综合运用Web前端技术进行页面布局与美化。

2. 综合运用Web前端开发框架进行Web系统开发。

3. 熟练掌握Mysql、Mongodb数据库的发开。

4. 熟练掌握vue.js、webpack、elementui等前端框技术。

5. 熟练运用Node.js开发后台应用程序。

6. 对Restful，Ajax，JSON，开发过程有深入的理解,掌握git的基本技能。

知识点：

1、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，mongodb数据库。深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理，为Node.js后台开发打下坚实基础。

2、模块系统，函数，路由，全局对象，文件系统，请求处理，Web模块，Express框架，MySQL数据库处理，RestfulAPI，文件上传等。熟练运用Node.js运行环境和后台开发框架完成Web系统的后台开发。

3、vue的组件、生命周期、路由、组件、前端工程化、webpack、elementui框架。Vue.js框架的基本使用有清晰的理解，能够运用Vue.js完成基础前端开发、熟练运用Vue.js框架的高级功能完成Web前端开发和组件开发，对MVVM模式有深刻理解。

4、需求分析，数据库设计，后台开发，使用vue、node完成pc和移动端整站开发。于Node.js+Vue.js+Webpack+Mysql+Mongodb+Git，实现整站项目完整功能并上线发布。

第四阶段：移动端和微信实战

阶段目标：

1.熟练掌握React.js框架，熟练使用React.js完成开发。

2.掌握移动端开发原理，理解原生开发和混合开发。

3.熟练使用react-native和Flutter框架完成移动端开发。

4.掌握微信小程序以及了解支付宝小程序的开发。

5.完成大型电商项目开发。

知识点：

1、React面向组件编程、表单数据、组件通信、监听、声明周期、路由、Rex基本概念。练使用react完成项目开发、掌握Rex中的异步解决方案Saga。

2、react-native、开发工具、视图与渲染、api操作、Flutter环境搭建、路由、ListView组件、网络请求、打包。练掌握react-native和Flutter框架，并分别使用react-native和Flutter分别能开发移动端项目。

3、微信小程序基本介绍、开发工具、视图与渲染、api操作、支付宝小程序的入门和api学习。掌握微信小程序开发了解支付宝小程序。

4、大型购物网站实战，整个项目前后端分离开发；整个项目分为四部分：PC端网页、移动端APP、小程序、后台管理。团队协作开发，使用git进行版本控制。目期间可以扩展Three.js 、TypeScript。

五 如何理解课程的基本理念与内容框架

就是课程内容的最基本化,也是大范围的定向依据,还有相关的意义所在的意思……

六 高中数学课程框架有哪些主要的部分

高中数学课程框架有哪些主要的部分

高中数学课程分必修和选修。必修课程由 5 个模块组成；选修课程有 4 个系列，其中系列 1、

系列 2 由若干模块组成，系列 3、系列 4 由若干专题组成；每个模快 2 学分（36 学时），每

个专题 1 学分（18 学时），每 2 个专题可组成 1 个模块。

一、必修课程

必修课程是每个学生都必须学习的数学内容，包括 5 个模块。

数学 1： *** ，函数概念与基本初等函数 I（指数函数、对数函数、幂函数）。

数学 2：立体几何初步，平面解析几何初步。

数学 3：算法初步，统计， 概率。

数学 4：基本初等函数 II（三角函数）、平面上的向量，三角恒等变换。

数学 5：解三角形，数列，不等式。

二、选修课程

对于选修课程，学生可以根据自己的兴趣和对未来发展的愿望进行选择。选修课程由系列 1，

系列 2，系列 3，系列 4 等组成。

1、系列 1：由 2 个模块组成。

选修 1-1：常用逻辑用语、圆锥曲线与方程、导数及其初步应用。

选修 1-2：统计案例、推理与证明、数系扩充及复数的引入、框图。

2、系列 2：由 3 个模块组成。

选修 2-1：常用逻辑用语、圆锥曲线与方程、空间中的向量与立体几何。

选修 2-2：导数及其应用、推理与证明、数系的扩充与复数的引入。

选修 2-3：计数原理、统计案例、概率。

3、系列 3：由 6 个专题组成。

选修 3-1：数学史选讲；

选修 3-2：信息安全与密码；

选修 3-3：球面上的几何；

选修 3-4：对称与群；

选修 3-5：欧拉公式与闭曲面分类；

选修 3-6：三等分角与数域扩充。

4、系列 4：由 10 个专题组成。

七 Python课程内容都学习什么啊

这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，要学习以下内容：

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3. 对Python的核心库和组件有深入理解

4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作

5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置

6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作

7. 能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6. 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析

2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

八 什么是课程框架问题

资料卡片(愿与各位同学共享): 课程框架问题包括基本问题，单元问题和内容问题。单元问题: 反映了基本的概念, 指向规律的核心；在内容范畴提出了重要的问题没有单一的，明显“正确”的答案。 基本问题： 能够激发学生的兴趣,内容问题,直接支持内容和学习目标,有特定的“正确”的答案 “在问题的解决，概念的理解和批评反思中，技术的应用是非常有效的。” “利用技术，学生可花更多时间创新策略去解决复杂的问题和增强更高的理解能力。” 在一个持续一年的社会科学研究中，若研究的范围包括了诸如世界探险、工业革命、第二次世界大战等，它会是一个基本问题。 在交叉学科的研究中如语言艺术/社会科学研究，我们探讨问题的不同侧面，它也可以成为一个基本问题。 在研究一个特定的项目如“进化”时，它也可以成为一个单元问题 内容问题不同于单元问题和基本问题,大多涉及的是事实而不是该事实的阐释,都有明确的答案。 建构课程框架问题的提示： 开始去做…不要担心它的技巧和语言，重点是头脑风暴. 你先以陈述的方式把问题写下来，然后把它修改为疑问句。 如果需要的话，用成人的语言把基本意思写下来，然后把它转为“学生”的语言。 确认无论是基本问题还是单元问题，他们都不只有一个明显的“正确”答案。 不要过多担心你的问题到底是“基本问题”还是“单元问题—你要重点关注它是否需要更高层次的思维技能。 记住：一个好的问题和好的单元的形成是一个反复的过程！

Q2: python指数怎么打出来

python指数这样打出来。

1、知道当0，指数函数是单调递减的，当a1时，指数函数是单调递增的。首先要定义出指数函数，将a值做不同初始化。

2、利用numpy构造出自变量，利用定义的指数函数来计算出因变量。

3、有了自变量和因变量的一些散点，模拟平时画函数操作，描点绘图。

Q3: 怎么在python中定义指数函数

您可以直接调用

import math

math.pow( 2, x )

或者

import math

def zhishu(x):

return math.pow(2, x)

Q4: python拟合指数函数初始值如何设定

求拟合函数，首先要有因变量和自变量python指数函数编程的一组测试或实验数据，根据已知的曲线y=f(x)，拟合出Ex和En系数。当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高，说明拟合得到的Ex和En系数是合理的。吻合程度用相关系数来衡量，即R^2。首先，python指数函数编程我们需要打开Python的shell工具，在shell当中新建一个对象member，对member进行赋值。 2、这里我们所创建的列表当中的元素均属于字符串类型，同时我们也可以在列表当中创建数字以及混合类型的元素。 3、先来使用append函数对已经创建的列表添加元素，具体如下图所示，会自动在列表的最后的位置添加一个元素。 4、再来使用extend对来添加列表元素，如果是添加多个元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函数添加列表元素，insert中有两个参数，第一个参数即为插入的位置，第二个参数即为插入的元素。origin拟合中参数值是程序拟合的结果，自定义函数可以设置参数的初值，也可以不设定参数的初值。

一般而言，拟合结果不会因为初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，说明数据和函数不太匹配，需要对函数进行改正。X0的迭代初始值选择与求解方程，有着密切的关系。不同的初始值得出的系数是完全不一样的。这要通过多次选择和比较，才能得到较为合理的初值。一般的方法，可以通过随机数并根据方程的特性来初选。

python指数函数编程的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python中指数运算、python指数函数编程的信息别忘了在本站进行查找喔。