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1.numpy的导入和使用
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data1=mat(zeros((
)))
#创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)
data2=mat(ones((
)))
#创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int类型，可以使用dtype=int
data3=mat(random.rand(
))
#这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix
data4=mat(random.randint(
10
,size=(
)))
#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数
data5=mat(random.randint(
,size=(
))
#产生一个2-8之间的随机整数矩阵
data6=mat(eye(
,dtype=
int
))
#产生一个2*2的对角矩阵
a1=[
]; a2=mat(diag(a1))
#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵
#coding:utf-8
#一阶导
def fun1(X, WINDOW = 5):
result = []
for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):
mid = (X[k+WINDOW]-X[k-WINDOW])/(2*WINDOW)
result.append(mid)
return result
#二阶导
def fun2(X, WINDOW = 5):
result = []
for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):
mid = (X[k+WINDOW]-2*X[k]+X[k-WINDOW])/(WINDOW*WINDOW)
result.append(mid)
return result
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result1 = fun1(X, 3)
result2 = fun2(X, 2)
如上自己写，或者用numpy自带的多项式的n阶导函数。
得到多项式的n阶导函数：多项式.deriv(m = n)
from numpy import *
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result = X.deriv(m = n) #n是导数阶数
打开python运行环境。
导入微分的模块包：from sympy import *。
定义符号变量：x = symbols('x')
定义一个函数：f = x**9
diff = diff(f,x)求导
最后输入diff，即可显示其变量值了。
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矩阵的微分是函数导数的概念形式推广到矩阵的情形。矩阵微分根据对不同变量的求导，有不同形式。
定义一： 设m×n矩阵
A（t）＝【amn（t）】
的每个元素aij（t）都是自变量t的可导函数，则称m×n矩阵【δamn（t）/δt】为A（t）关于变量t的导数，记为δA（t）/δt；
定义二：设A为m×n阵，f（A）为矩阵A的数量值函数。若f（A）关于A的任一元素aij的偏导δf/ δaij都存在，则称【δf/δamn】为f（A）关于A＝（aij）的导数，记为δf（A）/δA；
定义三：设A为m×n维矩阵型变量，A＝（aij），G（A）维A的矩阵值函数（p×q维）即G（A）＝【g（A）pq】，其中g（A）ij都为A的数值量函数，且关于A可导，则称【δG/δaij】＝△⊙G（△应是倒三角，为[δ／δaij],Hamilton算子矩阵；⊙应是乘号加圈，为Kronecker积）；
可以参考矩阵论的相关书籍。
