Practicas

 import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Definir la función

def f(x):

    return x**2

# Calcular la derivada de la función

def derivada(x):

    h = 1e-5  # Pequeño valor para la aproximación de la derivada

    return (f(x + h) - f(x)) / h

# Crear un rango de valores x

x = np.linspace(-5, 5, 100)

# Calcular los valores de la función y su derivada

y = f(x)

y_prime = [derivada(xi) for xi in x]

# Crear la gráfica

plt.figure(figsize=(8, 6))

plt.plot(x, y, label='Función')

plt.plot(x, y_prime, label='Derivada')

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

plt.legend()

plt.title('Función y su Derivada')

plt.grid(True)

plt.show()