import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

# Ejemplo Funcion Lineal def graficar(x,y): plt.plot(x,y) plt.grid() plt.axhline(y=0, color='r', linewidth=0.8) plt.axvline(x=0, color='r', linewidth=0.8) plt.show() N = 100 # N es la resolucion de una funcion m = 1 # Pendiente de la recta b = 0 # Punto de corte con el eje Y # Funcion lineal de primer grado def f(x): return m*x+b x = np.linspace(-10,10, num=N) y = f(x) graficar(x,y)

# Polinomio Grado IMPAR def f(x): return (2*x**7)-(x**4)+(3*x**2)+4 y = f(x) plt.plot(x,y) plt.grid()

# Polinomio Grado PAR def f(x): return (2*x**8)-(x**4)+(3*x**2)+4 y = f(x) graficar(x,y)

# Ejemplo Funcion Potencia def f(x): return x**8 y = f(x) graficar(x,y)

# Ejemplo Funcion Trigonometrica def f(x): return np.cos(x) y = f(x) graficar(x,y)

def f(x): return np.exp(x) y = f(x) graficar(x,y)

# Ejemplo Funciones Logaritmicas def f(x): return np.log(x) x = np.linspace(0.001, 256, num=1000) y = f(x) graficar(x,y)

# Ejemplo Escalon de Heaviside def H(x): Y = np.zeros(len(x)) for idx,x in enumerate(x): if x >= 0: Y[idx] = 1 return Y N = 1000 x = np.linspace(-10,10,N) y = H(x) graficar(x,y)

# Ejemplo Valor Absoluto def A(x): Y = np.zeros(len(x)) for idx,x in enumerate(x): if x >= 0: Y[idx] = x else: Y[idx] = x*(-1) return Y N = 1000 x = np.linspace(-120,120,N) y = A(x) graficar(x,y)

# f(g(x)) N = 1000 x = np.linspace(-10,10,num=N) def g(x): return x**2 def f(x): return np.sin(x) y = g(x) f_o_g = (f(g(x))) # f_o_g graficar(x,f_o_g)

# Desplazamientos verticales y horizontales N = 100 def f(x): return x**2 c = 5 x = np.linspace(-10,10, num=N) y2 = f(x) + (c+5) y3 = f(x) - (c+5) y4 = f(x - c) y5 = f(x + c) fig, ax = plt.subplots(2,2, figsize=(18,8)) def graficar2(pos,y,title): ax[pos].plot(x,y) ax[pos].set_title(title) ax[pos].grid() ax[pos].axhline(y=0, color='r', linewidth=0.8) ax[pos].axvline(x=0, color='r', linewidth=0.8) graficar2((0,0),y2,'$y = f(x) + (c+5)$') graficar2((0,1),y3,'$y = f(x) - (c+5)$') graficar2((1,0),y4,'$y = f(x - c)$') graficar2((1,1),y5,'$y = f(x + c)$') plt.tight_layout()

# Ejemplos Alargamientos y Compresion N = 1000 def f(x): return np.sin(x) c = 2 y = f(x) y1 = c*f(x) y2 = (1/c) * f(x) y3 = f(c * x) y4 = f((1/c) * x) graficar(x,y) # Funcion Original fig, ax = plt.subplots(2,2, figsize=(18,8)) # graficar2(()) graficar2((0,0),y1,'$y = c*f(x)$') graficar2((0,1),y2,'$y = (1/c) * f(x)$') graficar2((1,0),y3,'$y = f(c * x)$') graficar2((1,1),y4,'$y = f((1/c) * x)$') plt.tight_layout()

# Ejemplos Reflexion N = 1000 def f(x): return x**3 x = np.linspace(-10,10, num=N) y1 = f(x) y2 = -f(x) y3 = f(-x) fig, ax = plt.subplots(1,3, figsize=(18,8)) graficar2((0),y1,'$y=f(x)$') graficar2((1),y2,'$y=f(-x)$') graficar2((2),y3,'$y=-f(x)$') fig.tight_layout()

#Funcion Lineal def f(x): return x y = x graficar(x,y)

# Función escalón o de Heaviside def H(x): Y = np.zeros(len(x)) for idx,x in enumerate(x): if x>=0: Y[idx]=1 return Y y = H(x) plt.plot(x,y) plt.grid()

# Función sigmoide def f(x): return 1/(1 + np.exp(-x)) y = f(x) graficar(x,y)

def f(x): return np.tanh(x) N=1000 y = f(x) graficar(x,y)

def f(x): return np.maximum(x,0) N=1000 y = f(x) graficar(x,y)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1.2, 2, 3.2, 2.5, 5, 6, 4, 8]) y = np.array([2, 3, 3.4, 3.1, 4, 4.7, 3.8, 7]) n = len(x) xy = np.sum((x*y),axis=0) x_2 = np.sum((x**2), axis=0) sum_x = np.sum(x, axis=0) sum_y = np.sum(y, axis=0) def m(): numerador = (n*xy) - (sum_x * sum_y) denominador = (n*x_2) - (sum_x**2) return np.divide(numerador,denominador) m = m() def b(): numerador = sum_y - (m * sum_x) denominador = n return np.divide(numerador, denominador) b = b() def f(): return (m*x)+b y_prima = f() df = pd.DataFrame.from_dict({ "xy" :xy, "x_2" :x_2, "sum_x" :sum_x, "sum_y" :sum_y, "m" :m, "b" :b, "y_prima" :y_prima, },) df.head(1)

# Graficar plt.scatter(x,y) plt.plot(x,y_prima, '--') plt.xlabel('x1000\npublicidad') plt.ylabel('ganancias') plt.grid() plt.xlim(0,10) plt.ylim(0,10)

sum_y_prima = np.sum(y_prima, axis=0) def MSE(): return (1/n) * np.sum((y - y_prima)**2, axis=0) mse = MSE() print(f""" mse {mse} """)