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給定兩個函數(shù)和定義域，判斷他們是否構造為復合函數(shù)怎么用Python表達？
看作為內層函數(shù)的值域和作為外層函數(shù)的定義域之間有沒有交集。如果有交集，那么就可以構成復合函數(shù)。
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設函數(shù)y=f(u)的定義域為Du，值域為Mu，函數(shù)u=g(x）的定義域為Dx，值域為Mx，如果Mx∩Du≠?，那么對于Mx∩Du內的任意一個x經(jīng)過u，
有唯一確定的y值與之對應，則變量x與y之間通過變量u形成的一種函數(shù)關系，這種函數(shù)稱為復合函數(shù)，記為：y=f[g(x)]，其中x稱為自變量，u為中間變量，y為因變量（即函數(shù)）。
求函數(shù)的定義域主要應考慮以下幾點：
當為整式或奇次根式時，R的值域。
當為偶次根式時，被開方數(shù)不小于0（即≥0）。
當為分式時，分母不為0；當分母是偶次根式時，被開方數(shù)大于0。
當為指數(shù)式時，對零指數(shù)冪或負整數(shù)指數(shù)冪，底不為0（如，中）。
當是由一些基本函數(shù)通過四則運算結合而成的，它的定義域應是使各部分都有意義的自變量的值組成的集合，即求各部分定義域集合的交集。
python polyfit函數(shù)怎么使用
用polyfit(X,Y,1)得到的擬合函數(shù)只能得到a,b，但不能得到線性相關系數(shù)R^2。如想要得到其線性相關系數(shù)，可以用regress(y,X)，其使用格式
[b,bint,r,rint,stats]
=
regress(y,X);
b——擬合系數(shù)
bint——b的置信區(qū)間
r——殘差值
rint——r的置信區(qū)間
stats——檢驗統(tǒng)計量，第一個就是相關系數(shù)
例如：
x=[。。。];y=[。。。]
X=[x
ones(n,1)];
%x的行數(shù)（列數(shù)）
[b,bint,r,rint,stats]
=
regress(y,X);
python中用polyfit擬合出的函數(shù)怎么能直接調用？
首先分兩種情況：
1.交互窗口處執(zhí)行：這個時候由于python的強制縮進，因此想要結束函數(shù)的定義只需要按兩下enter即可。
2.在.py文件中編寫，結束函數(shù)只需要不再縮進即可
調用函數(shù)方法相同，把函數(shù)名及參數(shù)寫上就可以了，如果有返回值可以
r=functionA(var1)
附：測試代碼（python3運行通過）
# -*- coding:utf-8 -*-
#author:zfxcx
def pt():
print("hello")
pt()
Python 中的函數(shù)擬合
很多業(yè)務場景中，我們希望通過一個特定的函數(shù)來擬合業(yè)務數(shù)據(jù)，以此來預測未來數(shù)據(jù)的變化趨勢。(比如用戶的留存變化、付費變化等)
本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法：多項式擬合 和 自定義函數(shù)擬合。
通過多項式擬合，我們只需要指定想要擬合的多項式的最高項次是多少即可。
運行結果：
對于自定義函數(shù)擬合，不僅可以用于直線、二次曲線、三次曲線的擬合，它可以適用于任意形式的曲線的擬合，只要定義好合適的曲線方程即可。
運行結果：
python擬合指數(shù)函數(shù)初始值如何設定
求擬合函數(shù)，首先要有因變量和自變量的一組測試或實驗數(shù)據(jù)，根據(jù)已知的曲線y=f(x)，擬合出Ex和En系數(shù)。當用擬合出的函數(shù)與實驗數(shù)據(jù)吻合程度愈高，說明擬合得到的Ex和En系數(shù)是合理的。吻合程度用相關系數(shù)來衡量，即R^2。首先，我們需要打開Python的shell工具，在shell當中新建一個對象member，對member進行賦值。 2、這里我們所創(chuàng)建的列表當中的元素均屬于字符串類型，同時我們也可以在列表當中創(chuàng)建數(shù)字以及混合類型的元素。 3、先來使用append函數(shù)對已經(jīng)創(chuàng)建的列表添加元素，具體如下圖所示，會自動在列表的最后的位置添加一個元素。 4、再來使用extend對來添加列表元素，如果是添加多個元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函數(shù)添加列表元素，insert中有兩個參數(shù)，第一個參數(shù)即為插入的位置，第二個參數(shù)即為插入的元素。origin擬合中參數(shù)值是程序擬合的結果，自定義函數(shù)可以設置參數(shù)的初值，也可以不設定參數(shù)的初值。
一般而言，擬合結果不會因為初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，說明數(shù)據(jù)和函數(shù)不太匹配，需要對函數(shù)進行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程，有著密切的關系。不同的初始值得出的系數(shù)是完全不一樣的。這要通過多次選擇和比較，才能得到較為合理的初值。一般的方法，可以通過隨機數(shù)并根據(jù)方程的特性來初選。
文章標題：python擬合復合函數(shù) python自定義函數(shù)擬合
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