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python找函数极值点 python求函数极值点

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python如何找到列表中极大值对列表进行排序python找函数极值点，最后一个就是最大值 。
python如何实现求函数的在一个连续区间的最值？如果函数是确定的，可以用导数的方法进行计算，但是如果函数是不确定的，就需要用优化的方法来处理了，比如常用的梯度上升法，模拟退火等，希望可以帮到你 。
用python求解函数的极值，求实现代码python有个符号计算的库叫sympy，可以直接用这个库求导数然后解导数=0的方程，参考代码如下：
from sympy import *
x = symbols('x')
y = (x-3)**2+2*sin(x)-3*x+1
eq = diff(y, x)
solve(eq, x)
plotly求函数极值要用 Plotly 求函数的极值，需要做以下几个步骤：
1. 定义函数：在 Python 中定义你要求极值的函数，并使用 NumPy 中的 linspace() 函数创建一个包含该函数所需变量值的数组 ， 例如：
```pythonimport numpy as npdef f(x):
return np.sin(x) * np.exp(-.1*x)
x = np.linspace(,10,100)
y = f(x)
```
2. 绘制图像：使用 Plotly 中的 graph_objs 模块创建一个新的 Figure 对象，然后添加一个 scatter trace 来表示函数图像 。例如：
```pythonimport plotly.graph_objs as gofig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))
```
3. 求极值：使用 NumPy 中的 argmax() 和 argmin() 函数来找到函数的最大和最小值的索引，然后使用这些索引来确定极值的具体位置 。例如：
```pythonx_max = x[np.argmax(y)]
y_max = np.max(y)
x_min = x[np.argmin(y)]
y_min = np.min(y)
```
4. 添加轨迹：使用 Plotly 中的 add_trace() 方法将极值轨迹添加到图形中 。例如：
```pythonfig.add_trace(go.Scatter(x=[x_max], y=[y_max], mode='markers', marker=dict(color='red', size=10)))
fig.add_trace(go.Scatter(x=[x_min], y=[y_min], mode='markers', marker=dict(color='green', size=10)))
```
完整代码如下：
```pythonimport numpy as npimport plotly.graph_objs as godef f(x):
return np.sin(x) * np.exp(-.1*x)
x = np.linspace(,10,100)
y = f(x)
x_max = x[np.argmax(y)]
y_max = np.max(y)
x_min = x[np.argmin(y)]
y_min = np.min(y)
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=[x_max], y=[y_max], mode='markers', marker=dict(color='red', size=10)))
fig.add_trace(go.Scatter(x=[x_min], y=[y_min], mode='markers', marker=dict(color='green', size=10)))
fig.show()
```
执行该代码将生成一个 Plotly 图形，其中包含你要求极值的函数图像和极大值和极小值的标记 。
python如何求列表最大值Python 的内置函数具有查找极值的功能 。Max () find the maximum: max () find the minimum: min () find the sum: sum ()他们的第一个参数是可遍历的对象，这意味着它们可以是字符串、元组或列表
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