Implementazione di Funzioni Identità-Quadratiche in Python
Funzione Identità
La funzione identità restituisce il valore di input invariato, seguendo la forma f(x)=x. In Python, si implementa così:
# Identity Function
def identity_function(x):
return x
La funzione identità restituisce il valore di input invariato, seguendo la forma f(x)=x. Per visualizzarla, si generano valori di x da -10 a 10, si traccia la retta, si evidenzia l'origine (0,0) e si includono assi etichettati e linee di griglia per maggiore chiarezza.
12345678910111213141516171819202122232425import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Identity Function def identity_function(x): return x x = np.linspace(-10, 10, 100) y = identity_function(x) plt.plot(x, y, label="f(x) = x", color='blue', linewidth=2) plt.scatter(0, 0, color='red', zorder=5) # Mark the origin # Add axes plt.axhline(0, color='black', linewidth=1) plt.axvline(0, color='black', linewidth=1) # Add labels plt.xlabel("x") plt.ylabel("f(x)") # Add grid plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) plt.legend() plt.title("Identity Function: f(x) = x") plt.show()
Funzione Costante
Una funzione costante restituisce sempre lo stesso output, indipendentemente dall'input. Segue la forma f(x)=c.
# Constant Function
def constant_function(x, c):
return np.full_like(x, c)
Una funzione costante restituisce sempre lo stesso output, indipendentemente dall'input, seguendo la forma f(x)=c. Per visualizzarla, si generano valori di x da -10 a 10 e si traccia una linea orizzontale a y=5. Il grafico include assi, etichette e una griglia per maggiore chiarezza.
123456789101112131415161718import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def constant_function(x, c): return np.full_like(x, c) x = np.linspace(-10, 10, 100) y = constant_function(x, c=5) plt.plot(x, y, label="f(x) = 5", color='blue', linewidth=2) plt.axhline(0, color='black', linewidth=1) plt.axvline(0, color='black', linewidth=1) plt.xlabel("x") plt.ylabel("f(x)") plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) plt.legend() plt.title("Constant Function: f(x) = 5") plt.show()
Funzione Lineare
Una funzione lineare segue la forma f(x)=mx+b, dove m rappresenta il coefficiente angolare e b l'intercetta sull'asse y.
# Linear Function
def linear_function(x, m, b):
return m * x + b
Una funzione lineare segue la forma f(x)=mx+b, dove m è il coefficiente angolare e b è l'intercetta sull'asse y. Si generano valori di x da -20 a 20 e si traccia la funzione con entrambi gli assi, una griglia e le intercette evidenziate.
1234567891011121314151617181920import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def linear_function(x, m, b): return m * x + b x = np.linspace(-20, 20, 400) y = linear_function(x, m=2, b=-5) plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2, label="f(x) = 2x - 5") plt.scatter(0, -5, color='red', label="Y-Intercept") plt.scatter(2.5, 0, color='green', label="X-Intercept") plt.axhline(0, color='black', linewidth=1) plt.axvline(0, color='black', linewidth=1) plt.xlabel("x") plt.ylabel("f(x)") plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) plt.legend() plt.title("Linear Function: f(x) = 2x - 5") plt.show()
Funzione Quadratica
Una funzione quadratica segue f(x)=ax2+bx+c, generando una curva parabolica. Le caratteristiche principali includono il vertice e le intersezioni con l'asse x.
# Quadratic Function
def quadratic_function(x):
return x**2 - 4*x - 2
Una funzione quadratica segue f(x)=ax2+bx+c, formando una curva parabolica. Si generano valori di x da -2 a 6, si traccia la funzione e si evidenziano il vertice e le intersezioni. Il grafico include entrambi gli assi, una griglia e le etichette.
12345678910111213141516171819202122232425import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def quadratic_function(x): return x**2 - 4*x - 2 x = np.linspace(-2, 6, 200) y = quadratic_function(x) plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2, label="f(x) = x² - 4x - 2") plt.scatter(2, quadratic_function(2), color='red', label="Vertex (2, -6)") plt.scatter(0, quadratic_function(0), color='green', label="Y-Intercept (0, -2)") # X-intercepts from quadratic formula x1, x2 = (4 + np.sqrt(24)) / 2, (4 - np.sqrt(24)) / 2 plt.scatter([x1, x2], [0, 0], color='orange', label="X-Intercepts") plt.axhline(0, color='black', linewidth=1) plt.axvline(0, color='black', linewidth=1) plt.xlabel("x") plt.ylabel("f(x)") plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) plt.legend() plt.title("Quadratic Function: f(x) = x² - 4x - 2") plt.show()
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Funzione Identità
La funzione identità restituisce il valore di input invariato, seguendo la forma f(x)=x. In Python, si implementa così:
# Identity Function
def identity_function(x):
return x
La funzione identità restituisce il valore di input invariato, seguendo la forma f(x)=x. Per visualizzarla, si generano valori di x da -10 a 10, si traccia la retta, si evidenzia l'origine (0,0) e si includono assi etichettati e linee di griglia per maggiore chiarezza.
12345678910111213141516171819202122232425import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Identity Function def identity_function(x): return x x = np.linspace(-10, 10, 100) y = identity_function(x) plt.plot(x, y, label="f(x) = x", color='blue', linewidth=2) plt.scatter(0, 0, color='red', zorder=5) # Mark the origin # Add axes plt.axhline(0, color='black', linewidth=1) plt.axvline(0, color='black', linewidth=1) # Add labels plt.xlabel("x") plt.ylabel("f(x)") # Add grid plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) plt.legend() plt.title("Identity Function: f(x) = x") plt.show()
Funzione Costante
Una funzione costante restituisce sempre lo stesso output, indipendentemente dall'input. Segue la forma f(x)=c.
# Constant Function
def constant_function(x, c):
return np.full_like(x, c)
Una funzione costante restituisce sempre lo stesso output, indipendentemente dall'input, seguendo la forma f(x)=c. Per visualizzarla, si generano valori di x da -10 a 10 e si traccia una linea orizzontale a y=5. Il grafico include assi, etichette e una griglia per maggiore chiarezza.
123456789101112131415161718import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def constant_function(x, c): return np.full_like(x, c) x = np.linspace(-10, 10, 100) y = constant_function(x, c=5) plt.plot(x, y, label="f(x) = 5", color='blue', linewidth=2) plt.axhline(0, color='black', linewidth=1) plt.axvline(0, color='black', linewidth=1) plt.xlabel("x") plt.ylabel("f(x)") plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) plt.legend() plt.title("Constant Function: f(x) = 5") plt.show()
Funzione Lineare
Una funzione lineare segue la forma f(x)=mx+b, dove m rappresenta il coefficiente angolare e b l'intercetta sull'asse y.
# Linear Function
def linear_function(x, m, b):
return m * x + b
Una funzione lineare segue la forma f(x)=mx+b, dove m è il coefficiente angolare e b è l'intercetta sull'asse y. Si generano valori di x da -20 a 20 e si traccia la funzione con entrambi gli assi, una griglia e le intercette evidenziate.
1234567891011121314151617181920import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def linear_function(x, m, b): return m * x + b x = np.linspace(-20, 20, 400) y = linear_function(x, m=2, b=-5) plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2, label="f(x) = 2x - 5") plt.scatter(0, -5, color='red', label="Y-Intercept") plt.scatter(2.5, 0, color='green', label="X-Intercept") plt.axhline(0, color='black', linewidth=1) plt.axvline(0, color='black', linewidth=1) plt.xlabel("x") plt.ylabel("f(x)") plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) plt.legend() plt.title("Linear Function: f(x) = 2x - 5") plt.show()
Funzione Quadratica
Una funzione quadratica segue f(x)=ax2+bx+c, generando una curva parabolica. Le caratteristiche principali includono il vertice e le intersezioni con l'asse x.
# Quadratic Function
def quadratic_function(x):
return x**2 - 4*x - 2
Una funzione quadratica segue f(x)=ax2+bx+c, formando una curva parabolica. Si generano valori di x da -2 a 6, si traccia la funzione e si evidenziano il vertice e le intersezioni. Il grafico include entrambi gli assi, una griglia e le etichette.
12345678910111213141516171819202122232425import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def quadratic_function(x): return x**2 - 4*x - 2 x = np.linspace(-2, 6, 200) y = quadratic_function(x) plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2, label="f(x) = x² - 4x - 2") plt.scatter(2, quadratic_function(2), color='red', label="Vertex (2, -6)") plt.scatter(0, quadratic_function(0), color='green', label="Y-Intercept (0, -2)") # X-intercepts from quadratic formula x1, x2 = (4 + np.sqrt(24)) / 2, (4 - np.sqrt(24)) / 2 plt.scatter([x1, x2], [0, 0], color='orange', label="X-Intercepts") plt.axhline(0, color='black', linewidth=1) plt.axvline(0, color='black', linewidth=1) plt.xlabel("x") plt.ylabel("f(x)") plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) plt.legend() plt.title("Quadratic Function: f(x) = x² - 4x - 2") plt.show()
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