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import numpy as np


def numerical_diff(fn, x):
    """ Numerical Differential
    함수 fn과 점 x가 주어졌을 때, x에서의 함수 fn의 미분(도함수) 값"""
    h = 1e-4  # 0.0001
    return (fn(x + h) - fn(x - h)) / (2 * h)

def f1(x):
    return 0.001 * x **2 + 0.01 * x

def f1_prime(x):
    """근사값을 사용하지 않은 함수 f1의 도함수"""
    return 0.002 * x + 0.01

def f2(x):
    """x = [x0, x1, ... ]"""
    return np.sum(x**2)  # x0**2 + x1**2 + ...

def partial_gradient(fn, x):
    """ndarray x = [x0, x1, ..., xn]에서의 함수 fn = fn(x0, x1, ..., xn)의
    각 편미분 값들의 배열을 리턴"""
    x = x.astype(np.float)  # 실수 타입으로 변경
    # gradient: np.zeros(shape=x.shape) >> 원소 n개의 0으로 된 array 생성
    gradient = np.zeros_like(x)
    h = 1e-4  # 0.0001
    for i in range(x.size):
        ith_val=x[i]
        x[i] = ith_val+h
        fh1 = fn(x)
        x[i] = ith_val-h
        fh2 = fn(x)
        gradient[i] = (fh1 - fh2) / (2*h)
    return gradient


def f3(x):
    return x[0] + (x[1] ** 2) + (x[2] ** 3)

def f4(x):
    return x[0]**2 + 2*x[0]*x[1] + x[1]*2

if __name__ == '__main__':
    estimate = numerical_diff(f1, 3)
    print('근사값:', estimate)
    real = f1_prime(3)
    print('실제값:', real)

    # f2 함수의 점(3, 4)에서의 편미분 값
    estimate_1 = numerical_diff(lambda x: x**2 + 4**2, 3)
    print(estimate_1)
    estimate_2 = numerical_diff(lambda x: 3**2 + x**2, 4)
    print(estimate_2)

    # f2 함수의 점(3, 4)에서의 편미분 값
    gradient = partial_gradient(f2, np.array([3, 4]))
    print(gradient)


    # f3 = x0 + x1 ** 2 + x2 ** 3
    # 점 (1, 1, 1) 에서의 각 편미분들의 값
    # df/dx0 = 1, df/dx1 = 2, df/dx3 = 3
    gradient2 = partial_gradient(f3, np.array([1, 1, 1]))
    print(gradient2)




    # f4 = x0**2 + 2 * x0 * x1 + x1**2
    # 점 (1, 2)에서의 df/dx0 = ?, df/dx1 =?
    gradient3 = partial_gradient(f4, np.array([1, 2]))
    print(gradient3)
import numpy as np


def numerical_diff(fn, x):
    """ Numerical Differential
    함수 fn과 점 x가 주어졌을 때, x에서의 함수 fn의 미분(도함수) 값"""
    h = 1e-4  # 0.0001
    return (fn(x + h) - fn(x - h)) / (2 * h)

def f1(x):
    return 0.001 * x **2 + 0.01 * x

def f1_prime(x):
    """근사값을 사용하지 않은 함수 f1의 도함수"""
    return 0.002 * x + 0.01

def f2(x):
    """x = [x0, x1, ... ]"""
    return np.sum(x**2)  # x0**2 + x1**2 + ...

def partial_gradient(fn, x):
    """ndarray x = [x0, x1, ..., xn]에서의 함수 fn = fn(x0, x1, ..., xn)의
    각 편미분 값들의 배열을 리턴"""
    x = x.astype(np.float)  # 실수 타입으로 변경
    # gradient: np.zeros(shape=x.shape) >> 원소 n개의 0으로 된 array 생성
    gradient = np.zeros_like(x)
    h = 1e-4  # 0.0001
    for i in range(x.size):
        ith_val=x[i]
        x[i] = ith_val+h
        fh1 = fn(x)
        x[i] = ith_val-h
        fh2 = fn(x)
        gradient[i] = (fh1 - fh2) / (2*h)
    return gradient


def f3(x):
    return x[0] + (x[1] ** 2) + (x[2] ** 3)

def f4(x):
    return x[0]**2 + 2*x[0]*x[1] + x[1]*2

if __name__ == '__main__':
    estimate = numerical_diff(f1, 3)
    print('근사값:', estimate)
    real = f1_prime(3)
    print('실제값:', real)

    # f2 함수의 점(3, 4)에서의 편미분 값
    estimate_1 = numerical_diff(lambda x: x**2 + 4**2, 3)
    print(estimate_1)
    estimate_2 = numerical_diff(lambda x: 3**2 + x**2, 4)
    print(estimate_2)

    # f2 함수의 점(3, 4)에서의 편미분 값
    gradient = partial_gradient(f2, np.array([3, 4]))
    print(gradient)


    # f3 = x0 + x1 ** 2 + x2 ** 3
    # 점 (1, 1, 1) 에서의 각 편미분들의 값
    # df/dx0 = 1, df/dx1 = 2, df/dx3 = 3
    gradient2 = partial_gradient(f3, np.array([1, 1, 1]))
    print(gradient2)




    # f4 = x0**2 + 2 * x0 * x1 + x1**2
    # 점 (1, 2)에서의 df/dx0 = ?, df/dx1 =?
    gradient3 = partial_gradient(f4, np.array([1, 2]))
    print(gradient3)
Numerical Differential     함수 fn과 점 x가 주어졌을 때, x에서의 함수 fn의 미분(도함수) 값 # 0.0001 근사값을 사용하지 않은 함수 f1의 도함수 x = [x0, x1, ... ] # x0**2 + x1**2 + ... ndarray x = [x0, x1, ..., xn]에서의 함수 fn = fn(x0, x1, ..., xn)의     각 편미분 값들의 배열을 리턴 # 실수 타입으로 변경 # gradient: np.zeros(shape=x.shape) >> 원소 n개의 0으로 된 array 생성 # 0.0001 # f2 함수의 점(3, 4)에서의 편미분 값 # f2 함수의 점(3, 4)에서의 편미분 값 # f3 = x0 + x1 ** 2 + x2 ** 3 # 점 (1, 1, 1) 에서의 각 편미분들의 값 # df/dx0 = 1, df/dx1 = 2, df/dx3 = 3 # f4 = x0**2 + 2 * x0 * x1 + x1**2 # 점 (1, 2)에서의 df/dx0 = ?, df/dx1 =?