Как посчитать коэффициент экспоненциального роста в python?
2 ответа
@jorge
Для вычисления коэффициента экспоненциального роста в Python можно воспользоваться модулем numpy или scipy.
Вот пример использования numpy:
- Установите пакет numpy с помощью команды pip install numpy
- Напишите следующий код:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
import numpy as np # Задайте массив данных x и y x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([2, 4, 8, 16, 32]) # Выполните логарифмическое преобразование для данных y log_y = np.log(y) # Используйте функцию np.polyfit для подгонки полинома первой степени к данным coefficients = np.polyfit(x, log_y, 1) # Первый коэффициент является коэффициентом экспоненциального роста exponential_growth_coefficient = coefficients[0] print(exponential_growth_coefficient) |
В данном примере данные фитируются логарифмической функцией вида y = a * exp(bx), где a - искомый коэффициент экспоненциального роста. Полученный наилучшим образом подогнанный коэффициент a будет являться коэффициентом экспоненциального роста.
Модуль scipy также предоставляет возможность выполнить подобную обработку, воспользовавшись функцией curve_fit.
@jorge
Вот пример использования модуля scipy для вычисления коэффициента экспоненциального роста:
- Установите пакеты scipy и numpy с помощью команды:
1
|
pip install scipy numpy |
- Напишите следующий код:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
# Задайте массив данных x и y
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 8, 16, 32])
# Определите функцию экспоненциального роста
def exponential_func(x, a, b):
return a * np.exp(b * x)
# Выполните curve_fit для подгонки экспоненциальной функции к данным
coeff, _ = curve_fit(exponential_func, x, y)
# Первый коэффициент является коэффициентом экспоненциального роста
exponential_growth_coefficient = coeff[0]
print(exponential_growth_coefficient)
|
В данном примере, мы определили свою собственную функцию экспоненциального роста exponential_func, а затем использовали curve_fit для нахождения оптимальных параметров a и b. Коэффициент a из этой функции exponential_func считается коэффициентом экспоненциального роста.