李沐 《动手学深度学习》学习笔记 （6）第一章 预备知识 第四节 微分

1.4 微分

1.4.1 导数与微分

#作用是当你调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候，
#或者生成一个figure画布的时候，可以直接在你的python console里面生成图像。
%matplotlib inline
from IPython import display
from mxnet import np, npx
from d2l import mxnet as d2l

npx.set_np()

#定义函数
def f(x):
    return 3 * x ** 2 - 4 * x

#求极限
def numerical_lim(f, x, h):
    return (f(x + h) - f(x)) / h

h = 0.1
for i in range(5):
    #print字符串前面加f表示格式化字符串，加f后可以在字符串里面使用用花括号括起来的变量和表达式，
    #如果字符串里面没有表达式，那么前面加不加f输出应该都一样.
    print(f'h={h:.5f}, numerical limit = {numerical_lim(f, 1, h):.5f}')
    h *= 0.1

h=0.10000, numerical limit = 2.30000
h=0.01000, numerical limit = 2.03000
h=0.00100, numerical limit = 2.00300
h=0.00010, numerical limit = 2.00030
h=0.00001, numerical limit = 2.00003

def use_svg_display(): #@save
    """使⽤svg格式在Jupyter中显⽰绘图。"""
    display.set_matplotlib_formats('svg')

def set_figsize(figsize = (3.5, 2.5)): #@save
    """设置matplotlib的图表⼤⼩。"""
    use_svg_display()
    d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize

#@save
def set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend):
    """设置matplotlib的轴。"""
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    axes.set_xlim(xlim)
    axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()

#@save
def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,
         ylim=None, xscale='linear', yscale='linear',
         fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), figsize=(3.5, 2.5), axes=None):
    """绘制数据点。"""
    if legend is None:
        legend = []

    set_figsize(figsize)
    axes = axes if axes else d2l.plt.gca()
    
    # 如果`X` 有⼀个轴，输出True
    def has_one_axis(X):
        return (hasattr(X, "ndim") and X.ndim == 1 or
            isinstance(X, list) and not hasattr(X[0], "__len__"))
    
    if has_one_axis(X):
        X = [X]
    if Y is None:
        X, Y = [[]] * len(X), X
    elif has_one_axis(Y):
        Y = [Y]
    if len(X) != len(Y):
        X = X * len(Y)
    axes.cla()
    for x, y, fmt in zip(X, Y, fmts):
        if len(x):
            axes.plot(x, y, fmt)
        else:
            axes.plot(y, fmt)
    set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)

x = np.arange(0, 3, 0.1)
plot(x, [f(x), 2 * x - 3], 'x', 'f(x)', legend=['f(x)', 'Tangent line (x=1)'])

:3: DeprecationWarning: `set_matplotlib_formats` is deprecated since IPython 7.23, directly use `matplotlib_inline.backend_inline.set_matplotlib_formats()`
  display.set_matplotlib_formats('svg')

1.4.2 偏导数

1.4.3 梯度

1.4.4 链式法则