import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sympy import * #用于求導積分等科學計算
 

def dif(left,right,step):#求導 左右區間以及間隔
    x,y = symbols('x y')#引入x y變量
    expr = pow(x,5)#計算表達式
    x_value = [] #save x value
    y_value = [] #save x f(x) value
    y_value_dif = [] #save x f(x)_dot value
    y_value_dif2 = [] #save x f(x)_dot2 value
    y_value_dif3 = [] #save x f(x)_dot3 value
    y_value_dif4 = [] #save x f(x)_dot4 value
    #print(expand(exp(I*x), complex=True))#將復指數展開成實部虛部形式
    expr_dif = diff(expr,x,1)
    expr_dif2 = diff(expr,x,2)
    expr_dif3 = diff(expr,x,3)
    expr_dif4 = diff(expr,x,4)
    for i in np.arange(left,right,step):
        x_value.append(i)
        y_value.append(expr.subs('x',i))#將i值代入表達式
        y_value_dif.append(expr_dif.subs('x',i))#將i值代入求導表達式
        y_value_dif2.append(expr_dif2.subs('x',i))#將i值代入2階求導表達式
        y_value_dif3.append(expr_dif3.subs('x',i))#將i值代入3階求導表達式
        y_value_dif4.append(expr_dif4.subs('x',i))#將i值代入4階求導表達式
    draw_plot_set()#設置畫圖格式
    plt.plot(x_value,y_value,"b-",linewidth=1,label='f(x)='+str(expr)) #畫圖
    plt.plot(x_value,y_value_dif,"r-",linewidth=1,label='f(x)_prim') #畫圖
    plt.plot(x_value,y_value_dif2,"y-",linewidth=1,label='f(x)_prim2') #畫圖
    plt.plot(x_value,y_value_dif3,"g-",linewidth=1,label='f(x)_prim3') #畫圖
    plt.plot(x_value,y_value_dif4,"b-",linewidth=1,label='f(x)_prim4') #畫圖
    
    plt.legend()#顯示圖例
    plt.show()#顯示圖像
    
    
def draw_plot_set():#設置畫圖格式
    plt.figure()
    ax = plt.gca()
    #改變坐標軸位置
    ax.spines['right'].set_color('none')#刪除原來軸
    ax.spines['top'].set_color('none')#刪除原來軸
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#在0點處增加軸
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')#在0點處增加軸
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    #設置坐標名
    plt.ylabel('f(x)')
    plt.xlabel('x')

    plt.grid(True)#打開網格

    
 
 
if __name__ == '__main__':
    dif(-5,5,0.01)
            
          

運行結果

?

?

?

?

?