Pythonは、科学計算やデータ分析に広く使用されています。その中でも微分は、機械学習やAIの主要な技術で用いられています。この記事では、Pythonで微分を計算する方法について解説します。
数値微分
Pythonで微分を計算する一つの方法は、数値微分です。数値微分は、関数の微小な変化を近似的に計算する方法です。以下に、Pythonで数値微分を計算するコードの例を示します。
def derivative(func, a, h):
return (func(a + h) - func(a - h)) / (2 * h)
この関数derivativeは、引数として関数func、点a、微小な変化hを受け取り、点aでの関数funcの微分係数を計算します。
SymPyを使用した微分
SymPyは、Pythonで数式を扱うためのライブラリです。SymPyを使用すると、Pythonで解析的な微分を実行できます。以下に、SymPyを使用して微分を計算するコードの例を示します。
import sympy as sym
x = sym.symbols('x')
f = x ** 2 + 2 * x - 3
f_prime = sym.diff(f, x)
このコードでは、SymPyのdiff関数を使用して、関数fの微分を計算しています。
まとめ
Pythonで微分を計算する方法はいくつかありますが、数値微分とSymPyを使用した方法が一般的です。これらの方法を理解し、適切に使用することで、Pythonでのデータ分析や機械学習の技術がさらに向上します。