Summary  
This chapter demonstrates how to define and use parameterized exponential and logarithmic functions with NumPy for vectorized computation and Matplotlib for plotting their behavior as parameters change.  

General domain of usage  
Scientific computing

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

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


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

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Implémentation des Fonctions Exponentielles-Logarithmiques en Python

Fonction exponentielle

Analyse du code

Fonction logarithmique

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