Summary  
This chapter demonstrates how to define and implement exponential and logarithmic functions in Python using NumPy for computation (np.exp and np.log with a change-of-base formula), generate input values, and visualize the resulting curves with Matplotlib.  

General domain of usage  
Finance

## Fonction exponentielle
Les fonctions exponentielles modélisent une croissance ou une décroissance rapide, couramment utilisées en modélisation de population, en finance et en physique. Cette fonction est de la forme $$f(x) = ae^{bx}$$.

### Analyse du code
- Génère des valeurs de `x` comprises entre `-5` et `5` ;
- Définit `exponential_function(x, a, b)`, où `a` ajuste l'échelle de la fonction et `b` contrôle le taux de croissance ;
- Trace le graphique avec des **flèches** à chaque extrémité pour indiquer la croissance continue ;
- Indique l'**ordonnée à l'origine** en `x = 0` pour plus de clarté.


## Fonction logarithmique

Les logarithmes sont l'inverse des exponentielles, utiles pour l'échelle des données et la mesure des processus de croissance naturelle. Cette fonction est définie comme $$f(x) = \log_2(x)$$, ce qui signifie qu'elle calcule la puissance à laquelle il faut élever $$2$$ pour obtenir $$x$$.

### Analyse du code
- Génère des valeurs de `x` comprises entre `0.1` et `10` (pour éviter `log(0)`, qui est indéfini) ;
- Définit `logarithmic_function(x, base=2)`, en garantissant que la base `2` est utilisée partout ;
- Le graphique inclut une **flèche à l'extrémité droite**, indiquant qu'il se prolonge indéfiniment ;
- L'**abscisse à l'origine** est indiquée en `x = 1`, où `log_2(1) = 0`.


Quelle base est utilisée dans la fonction logarithmique de ce code ?

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Implémentation des Fonctions Exponentielles-Logarithmiques en Python

Fonction exponentielle

Analyse du code

Fonction logarithmique

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