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Funciones seccionadas

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mi forma favorita de implementar esto es:

import numpy as np

def f(x):
    # np.int0 es un cast a números enteros
    return np.int0(x >= 0) 

Según yo así:

def f(x):
  return np.absolute(x)

x = np.linspace(-10,10, num=1000)

y=f(x)

plt.plot(x, y)

Dejo una lectura adicional de las funciones seccionadas acá

Así lo hice yo 🤔

La función escalón se ocupa en redes neuronales

Así realice la solución al problema propuesto

def Abs_value(x):
    Y=np.zeros(len(x))
    for idx,x in enumerate(x):
        if x >= 0:
            Y[idx]=x
        else:
            Y[idx]=-x
    return Y

A=1000
x=np.linspace(-5, 5, num=A)
y=Abs_value(x)

fig,ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)
ax.grid(linestyle='--')
plt.title("Funciones a trozos - Valor Abs")

![](

Sé que se puede utilizar la función abs() para hacerlo de forma más fácil pero definiendo una función absoluta como una función seccionada sería así.

def f(x):
    y = np.zeros_like(x)
    for i,v in enumerate(x):
        if v < 0:
            y[i] = -v
        elif v >= 0:
            y[i] = v
    return y
    
x = np.linspace(-10,10, num=100)
y = f(x)
plt.plot(x,y)

este es el aporte del reto>

![](

#Valor absoluto:

def f(x):

    lista = []

    for value in x:
        if value > 0:
            value = value
            lista.append(value)

        elif value < 0:
            value = value*-1
            lista.append(value)

        else:
            value = 0
            lista.append(value)
    
    return lista

N = 1000
x = np.linspace(-10,10,num=N)
y = f(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)
ax.grid()

Según yo, así funciona para sacar la gráfica de la función de valor absoluto. Si estoy bien o mal, muchas gracias por los comentarios y tomaré nota.

def Abs(x):
  Y = np.zeros(len(x))
  for idx,x in enumerate(x):
    if x<0:
      Y[idx]=x*-1
    else:
      Y[idx]=x
  return Y
    

N=1000

x = np.linspace(-10,10, num=N)

y = Abs(x)

plt.plot(x,y)

Mi aporte!

N = 1000
x = np.linspace(-10,10,num=N)

def H(x):
  Y = np.zeros(len(x))
  for idx, x in enumerate(x):
    if x <= 0:
      Y[idx] = -x
    else:
      Y[idx] = x  
  return Y    

plt.plot(x,H(x));

Esta clase es un preambulo de lo que podemos ver en una función logistica para modelos de ML para regresiones logísticas. Importante repasar bien esta clase.

Funciones absolutas

Las Funciones absolutas son aquellas que se encuentran dentro de el valor absoluto es decir tenemos una función algebráica y para que sea una función absoluta esta se tiene que meter dentro de los símbolos del valor absoluto

Mi Código para solucionarlo es este

<code> 

def f(x):
  return abs(4 + 2*x)

n = 1000

x = np.linspace(-10, 10, num=n)

y = f(x)

plt.plot(x,y)
plt.grid()

El resultado de esto es

Escalón de Heaviside, siguiendo la metodolia de las anteriores

def H(x):

    lista = []

    for value in x:
        if value >= 0:
            value = 1
            lista.append(value)
        else:
            value = 0
            lista.append(value)

    return lista

N = 1000
x = np.linspace(-10,10,num=N)
y = H(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)
ax.grid()

FUNCIÓN ABSOLUTO

N = 1000

x = np.linspace(-10, 10, num = N)

plt.plot(x, np.absolute(x))
plt.grid()

La gráfica de la función H(x) que se realizo en google colab en el minuto 7:30 no es la más precisa en términos matemáticos, el segmento de recta vertical no debe ir en la gráfica, es solo un detalle pero no menos importante.

Dejo mi implementación de la función absoluta

def f(x):
  return np.absolute(x)
N = 1000
x = np.linspace(-10,10,num=N)
y = f(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x,y)
ax.grid()