與numpy.array輸入

Question

函數的偏導數我有這樣的功能：

def fun(A, B, C): 
    return numpy.sum(numpy.dot(A, B)) + numpy.sum(C) 

其中A，B，C是2維numpy.array，並且返回值是一個float值

如何獲得關於A，B或c的fun(A,B,C)的偏導數？ （和偏導數也將numpy.array）

我已經準備好使用libaries像numpy和scipy，而不是象徵性的圖書館。

Answer 1

對於數值區分，您可以使用numdifftools。

import numpy as np 
import numdifftools 

def fun(A, B, C): 
    return numpy.sum(numpy.dot(A, B)) + numpy.sum(C) 

def fun_A(A, B, C): 
    J = numdifftools.Jacobian(lambda z: fun(z.reshape(A.shape), B, C).ravel()) 
    return J(A.ravel()).reshape(A.shape) 


np.random.seed(1234) 
A = np.random.rand(30,30) 
B = np.random.rand(30,30) 
C = np.random.rand(30,30) 
print fun_A(A,B,C)[3,5] 
# -> 14.9081790839 

# Verify result manually 
Ap = A.copy() 
Ap[3,5] += 1e-6 
print (fun(Ap,B,C) - fun(A,B,C))/1e-6 
# -> 14.908178855 

你也可以很容易地只是通過少量的增加同時每個元素煮了使用後一種方法自己天真的數值分化程序。