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python指数这样打出来。
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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。
python怎样计算增长率
n年数据的增长率=[(本期/前n年)^(1/(n-1))-1]×100%
本期/前N年：应该是62616964757a686964616fe58685e5aeb931333365666162本年年末/前N年年末，其中，前N年年末是指不包括本年的倒数第N年年末，比如，计算2005年底4年资产增长率，计算期间应该是2005、2004、2003、2002四年，但前4年年末应该是2001年年末。括号计算的是N年的综合增长指数，并不是增长率。()^1/(n-1)是对括号内的N年资产总增长指数开方。也就是指数平均化。因为括号内的值包含了N年的累计增长，相当于复利计算。因此要开方平均化。应该注意的是，开方数应该是N，而不是N-1，除非前N年年末改为前N年年初数。总之开方数必须同括号内综合增长指数所对应的期间数相符。而具体如何定义公式可以随使用者的理解。[()^1/(n-1)]-1，减去1是因为括号内计算的综合增长指数包含了基期的1，开方以后就是每年的平均增长指数，仍然大于1，而我们需要的是年均增长率，也就是只对增量部分实施考察，因此必须除去基期的1，因此要减去1.
states是一个字典 只有当字典有'Texas'这个键时 才能states['Texas']，否则会报错 一种解决方式就是使用字典的get方法，如果键不存在，返回默认值 states.get('Texas',默认值') 在你的程序里默认值就是None
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)
#include stdio.h
#include math.h
double exp(double x) {
double sum = 0;
double term = 1;
double index = 1;
while (fabs(term) = 1e-6) {
sum = sum + term;
term = term * x / index;
index = index + 1;
}
return sum;
}
int main() {
char c;
double x;
while (scanf(" %c", c) == 1) {
if (c == '#') break;
ungetc(c, stdin);
scanf("%lf", x);
printf("e(%.3lf) = %.5lf", x, exp(x));
}
}
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，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 ，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