기본 콘텐츠로 건너뛰기

벡터와 행렬에 관련된 그림들

함수의 그래프: 유리함수와 점근선

다음 그림들은 전자책 파이썬과 함께하는 미분적분의 5.3장에 수록된 그래프들과 코드들입니다.

import numpy as np 
import pandas as pd
from sympy import *
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style("darkgrid")
#그림 5.3.1
x=symbols('x')
f=(x**2-1)/(x**2+x-6)
x1, x2, x3=np.linspace(-6, -3.01, 30), np.linspace(-2.99, 1.99, 30), np.linspace(2.01, 6, 30)
y1, y2, y3=[f.subs(x, i) for i in x1], [f.subs(x, i) for i in x2], [f.subs(x, i) for i in x3]
plt.figure(figsize=(4, 3))
plt.plot(x1, y1, color="g", label="f(x)")
plt.plot(x2, y2, color="g")
plt.plot(x3, y3, color="g")
plt.vlines(-3, -10, 10, ls="--", color="brown" , label="x=-3")
plt.vlines(2, -10, 10, ls="--", color="brown" , label="x=2")
plt.hlines(1, -6, 6, ls="--", color="r" , label="y=1")
plt.xlabel("x",loc="right", fontsize="11")
plt.ylabel("y", rotation="horizontal", loc="top", fontsize="11")
plt.ylim((-5, 5))
plt.legend(loc=(0.8, 0.6), labelcolor=['g','brown',"brown",'r'], frameon=False)
plt.show()
#그림 5.3.2
a=symbols('a', real=True)
f=(a**2-2*a)/(a**3-a)
x1, x2, x3=np.linspace(-3, -1.01, 30), np.linspace(-0.99, 0.99, 30), np.linspace(1.01, 3, 30)
y1, y2, y3=[f.subs(a, i) for i in x1], [f.subs(a, i) for i in x2], [f.subs(a, i) for i in x3]
plt.figure(figsize=(4, 3))
plt.plot(x1, y1, color="g", label=r"$f(x)=\frac{x^{2} - 2 x}{x^{3} - x}$")
plt.plot(x2, y2, color="g")
plt.plot(x3, y3, color="g")
plt.vlines(-1, -10, 10, ls="--", color="brown" , label="x=-1")
plt.vlines(1, -10, 10, ls="--", color="brown" , label="x=1")
plt.xlabel("x", fontsize="11")
plt.ylabel("y", rotation="horizontal", fontsize="11")
plt.ylim((-5, 5))
plt.legend(loc=(0.8, 0.6), labelcolor=['g','brown',"brown"], frameon=False)
plt.show()
#그림 5.3.3
a=symbols('a', real=True)
f=(3*a**2+2*a-4)/(2*a**2-a+1)
x=np.linspace(-6, 6, 100)
fy=[f.subs(a, i) for i in x]
plt.figure(figsize=(4, 3))
plt.plot(x, fy, color="g", label=r"$f(x)=\frac{3 x^{2} + 2 x - 4}{2 x^{2} - x + 1}$")
plt.hlines(3/2, -6, 6, ls="--", color="brown" , label=r"$y=\frac{3}{2}$")
plt.xlabel("x",fontsize="11")
plt.ylabel("y", rotation="horizontal",  fontsize="11")
plt.ylim((-5, 5))
plt.legend(loc=(0.8, 0.7), labelcolor=['g','brown',"brown"], frameon=False)
plt.show()
#그림 5.3.4
a=symbols('a')
f=(a**2-4)/(a-1)
x1, x2=np.linspace(-3, 0.99, 50), np.linspace(1.01, 3, 50)
fy1, fy2=[f.subs(a, i) for i in x1], [f.subs(a, i) for i in x2]
plt.figure(figsize=(4, 3))
plt.plot(x1, fy1, color="g", label=r"$f(x)=\frac{x^2-4}{x-1}$")
plt.plot(x2, fy2, color="g" )
plt.vlines(1, 10, -10, ls="--", color="b", label="x=1")
x0=np.linspace(-3, 3, 100)
plt.plot(x0, x0+1, ls="--", color="r", label="y=x+1")
plt.xlabel("x", fontsize="11")
plt.ylabel("y", rotation="horizontal",  fontsize="11")
plt.ylim((-10,10))
plt.legend(loc=(0.8, 0.7), labelcolor=['g','b','r'], frameon=False)
plt.show()
#그림 5.3.5
a=symbols('a')
f=8/(a**2-4)
x1, x2, x3=np.linspace(-5, -2.01, 50), np.linspace(-1.99, 1.99, 30), np.linspace(2.01, 5, 30)
y1, y2, y3=[f.subs(a, i) for i in x1], [f.subs(a, i) for i in x2], [f.subs(a, i) for i in x3]
plt.figure(figsize=(4, 3))
plt.plot(x1, y1, color="g", label=r"$f(x)=\frac{8}{x^{2} - 4}$")
plt.plot(x2, y2, color="g")
plt.plot(x3, y3, color="g")
plt.vlines(-2, -10, 10, ls="--", color="r" , label="x=-2")
plt.vlines(2, -10, 10, ls="--", color="r" , label="x=2")
plt.hlines(0, -5, 5, ls="--", lw=3, color="b", label="y=0")
plt.xlabel("x", fontsize="11")
plt.ylabel("y", rotation="horizontal", fontsize="11")
plt.ylim((-5, 5))
plt.legend(loc=(0.8, 0.6), labelcolor=['g','r',"r","b"], frameon=False)
plt.show()
#그림 5.3.6
x=np.linspace(-1, 5, 100)
y=1-np.exp(-2*x)
plt.figure(figsize=(4, 3))
plt.plot(x, y, color="g", label="f(x)=1-exp(2x)")
plt.hlines(1, -1, 5, ls="--", lw=3, color="r", label="y=1")
plt.xlabel("x", fontsize="11")
plt.ylabel("y", rotation="horizontal",fontsize="11")
plt.ylim((-1, 1.3))
plt.legend(loc=(0.6, 0.6), labelcolor=['g','r',"r","b"], frameon=False)
plt.show()

댓글

이 블로그의 인기 게시물

[Linear Algebra] 유사변환(Similarity transformation)

유사변환(Similarity transformation) n×n 차원의 정방 행렬 A, B 그리고 가역 행렬 P 사이에 식 1의 관계가 성립하면 행렬 A와 B는 유사행렬(similarity matrix)이 되며 행렬 A를 가역행렬 P와 B로 분해하는 것을 유사 변환(similarity transformation) 이라고 합니다. $$\tag{1} A = PBP^{-1} \Leftrightarrow P^{-1}AP = B $$ 식 2는 식 1의 양변에 B의 고유값을 고려한 것입니다. \begin{align}\tag{식 2} B - \lambda I &= P^{-1}AP – \lambda P^{-1}P\\ &= P^{-1}(AP – \lambda P)\\ &= P^{-1}(A - \lambda I)P \end{align} 식 2의 행렬식은 식 3과 같이 정리됩니다. \begin{align} &\begin{aligned}\textsf{det}(B - \lambda I ) & = \textsf{det}(P^{-1}(AP – \lambda P))\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}((A – \lambda I)) \textsf{det}(P)\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) \textsf{det}((A – \lambda I))\\ &= \textsf{det}(A – \lambda I)\end{aligned}\\ &\begin{aligned}\because \; \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) &= \textsf{det}(P^{-1}P)\\ &= \textsf{det}(I)\end{aligned}\end{align} 유사행렬의 특성 유사행렬인 두 정방행렬 A와 B는 'A ~ B' 와 같...

[sympy] Sympy객체의 표현을 위한 함수들

Sympy객체의 표현을 위한 함수들 General simplify(x): 식 x(sympy 객체)를 간단히 정리 합니다. import numpy as np from sympy import * x=symbols("x") a=sin(x)**2+cos(x)**2 a $\sin^{2}{\left(x \right)} + \cos^{2}{\left(x \right)}$ simplify(a) 1 simplify(b) $\frac{x^{3} + x^{2} - x - 1}{x^{2} + 2 x + 1}$ simplify(b) x - 1 c=gamma(x)/gamma(x-2) c $\frac{\Gamma\left(x\right)}{\Gamma\left(x - 2\right)}$ simplify(c) $\displaystyle \left(x - 2\right) \left(x - 1\right)$ 위의 예들 중 객체 c의 감마함수(gamma(x))는 확률분포 등 여러 부분에서 사용되는 표현식으로 다음과 같이 정의 됩니다. 감마함수는 음이 아닌 정수를 제외한 모든 수에서 정의됩니다. 식 1과 같이 자연수에서 감마함수는 factorial(!), 부동소수(양의 실수)인 경우 적분을 적용하여 계산합니다. $$\tag{식 1}\Gamma(n) =\begin{cases}(n-1)!& n:\text{자연수}\\\int^\infty_0x^{n-1}e^{-x}\,dx& n:\text{부동소수}\end{cases}$$ x=symbols('x') gamma(x).subs(x,4) $\displaystyle 6$ factorial 계산은 math.factorial() 함수를 사용할 수 있습니다. import math math.factorial(3) 6 a=gamma(x).subs(x,4.5) a.evalf(3) 11.6 simpilfy() 함수의 알고리즘은 식에서 공통사항을 찾아 정리하...

sympy.solvers로 방정식해 구하기

sympy.solvers로 방정식해 구하기 대수 방정식을 해를 계산하기 위해 다음 함수를 사용합니다. sympy.solvers.solve(f, *symbols, **flags) f=0, 즉 동차방정식에 대해 지정한 변수의 해를 계산 f : 식 또는 함수 symbols: 식의 해를 계산하기 위한 변수, 변수가 하나인 경우는 생략가능(자동으로 인식) flags: 계산 또는 결과의 방식을 지정하기 위한 인수들 dict=True: {x:3, y:1}같이 사전형식, 기본값 = False set=True :{(x,3),(y,1)}같이 집합형식, 기본값 = False ratioal=True : 실수를 유리수로 반환, 기본값 = False positive=True: 해들 중에 양수만을 반환, 기본값 = False 예 $x^2=1$의 해를 결정합니다. solve() 함수에 적용하기 위해서는 다음과 같이 식의 한쪽이 0이 되는 형태인 동차식으로 구성되어야 합니다. $$x^2-1=0$$ import numpy as np from sympy import * x = symbols('x') solve(x**2-1, x) [-1, 1] 위 식은 계산 과정은 다음과 같습니다. $$\begin{aligned}x^2-1=0 \rightarrow (x+1)(x-1)=0 \\ x=1 \; \text{or}\; -1\end{aligned}$$ 예 $x^4=1$의 해를 결정합니다. solve() 함수의 인수 set=True를 지정하였으므로 결과는 집합(set)형으로 반환됩니다. eq=x**4-1 solve(eq, set=True) ([x], {(-1,), (-I,), (1,), (I,)}) 위의 경우 I는 복소수입니다.즉 위 결과의 과정은 다음과 같습니다. $$x^4-1=(x^2+1)(x+1)(x-1)=0 \rightarrow x=\pm \sqrt{-1}, \; \pm 1=\pm i,\; \pm1$$ 실수...