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

## Funzione Esponenziale
Le funzioni esponenziali modellano una crescita o un decadimento rapido, comunemente utilizzate nella modellazione della popolazione, nella finanza e nella fisica. Questa funzione ha la forma $$f(x) = ae^{bx}$$.

### Analisi del Codice
- Genera valori di `x` tra `-5` e `5`;
- Definisce `exponential_function(x, a, b)`, dove `a` scala la funzione e `b` controlla il tasso di crescita;
- Traccia il grafico con **frecce** a entrambe le estremità per mostrare la crescita continua;
- Evidenzia l'**intercetta sull'asse y** in `x = 0` per maggiore chiarezza.


## Funzione Logaritmica

I logaritmi sono l'inverso delle esponenziali, utili per scalare i dati e misurare processi di crescita naturale. Questa funzione è definita come $$f(x) = \log_2(x)$$, il che significa che calcola la potenza a cui $$2$$ deve essere elevato per ottenere $$x$$.

### Analisi del Codice
- Genera valori di `x` tra `0.1` e `10` (per evitare `log(0)`, che non è definito);
- Definisce `logarithmic_function(x, base=2)`, assicurando che venga sempre utilizzata la base `2`;
- Il grafico include una **freccia all'estremità destra**, indicando che continua indefinitamente;
- L'**intercetta sull'asse x** è evidenziata in `x = 1`, dove `log_2(1) = 0`.


Quale base viene utilizzata nella funzione logaritmica in questo codice?

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Implementazione di Funzioni Esponenziali-Logaritmiche in Python

Funzione Esponenziale

Analisi del Codice

Funzione Logaritmica

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