ゼロから作るDeep Learning 4.3.3 偏微分のグラフ

test_deep4.py

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

# 4.3.3
# 関数 f(x0, x1) = x0 ** 2 + x1 ** 2　の実装：２変数関数であることに注意
# 引数に numpy 配列を想定
def function_2(x):
    return x[0] ** 2 + x[1] ** 2

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
x0 = np.arange(-3, 3, 0.1)
x1 = np.arange(-3, 3, 0.1)
X0, X1 = np.meshgrid(x0, x1)

y = function_2(np.array([X0, X1]))
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

ax.set_xlabel("x0")
ax.set_ylabel("x1")
ax.set_zlabel("f(x0, x1)")

ax.plot_wireframe(X0, X1, y)
plt.show()