梯度下降法求最优值问题，出现无效语法

月薪两万的贝贝

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import math
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import warnings

# 解决中文显示问题
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
&matplotlib
inline

"""
原图像：
1、构建一个函数为 y = 0.5 * (x-0.25) ** 2 的图像。
2、随机生成X点，根据X点生成Y点。
3、画出图像。
"""


# 一维原始图像
# 原函数
def f1(x):
    return 0.5 * (x - 0.25) ** 2


# 构建数据
X = np.arange(-4, 4, 0.05)
Y = np.array(list(map(lambda t: f1(t), X)))
Y

# 作图
plt.figure(facecolor='w')
plt.plot(X, Y, 'r-', linewidth=2)
plt.title(u'函数$y=0.5 * (x - 0.25)^2)
plt.show()

月薪两万的贝贝

而且第一行还总是出现：No module named 'numpy'，这又是什么原因呢？

逃兵

No module named 'numpy'是因为你还没有numpy库
安装numpy库的方法：
打开cmd 输入 pip install numpy

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import math
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import warnings

# 解决中文显示问题
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


"""
原图像：
1、构建一个函数为 y = 0.5 * (x-0.25) ** 2 的图像。
2、随机生成X点，根据X点生成Y点。
3、画出图像。
"""


# 一维原始图像
# 原函数
def f1(x):
    return 0.5 * (x - 0.25) ** 2


# 构建数据
X = np.arange(-4, 4, 0.05)
Y = np.array(list(map(lambda t: f1(t), X)))
Y

# 作图
plt.figure(facecolor='w')
plt.plot(X, Y, 'r-', linewidth=2)
plt.title(u'函数$y=0.5 * (x - 0.25)^2')
plt.show()

jackz007

        第11、12句要直接删掉

&matplotlib
inline

        第 36 句字符串引号不完整

plt.title(u'函数$y=0.5 * (x - 0.25)^2)

        应该改为

plt.title(u'函数$y=0.5 * (x - 0.25)^2')    # 添加了一个右单引号 '