在Python中，求函数导数可以通过多种方法实现，以下是几种常见的方法：
SymPy库
SymPy是一个Python库，用于符号数学计算。使用SymPy可以方便地求出函数的导数。
```python
import sympy as sp
x = sp.symbols（'x'）
f = x2 + 3*x + 5
derivative = sp.diff（f, x）
print（derivative） 输出：2*x + 3
JAX库JAX是一个用于高性能数值计算的库，它支持自动微分，可以方便地求出函数的导数。
```python
import jax.numpy as jnp
from jax import grad
def func（x）:
return x2 + 3*x + 5
gradient_func = grad（func）
x_value = 2.0
gradient_at_x = gradient_func（x_value）
print（f"f（x） at x = {x_value}: {func（x_value）}"）
print（f"f'（x） at x = {x_value}: {gradient_at_x}"） 输出：f'（x） at x = 2.0: 7.0
Autograd库
Autograd是另一个支持自动微分的库，它可以自动计算函数的导数。
```python
import autograd.numpy as np
from autograd import grad
def func（x）:
return x2 + 3*x + 5
gradient_func = grad（func）
x_value = 2.0
gradient_at_x = gradient_func（x_value）
print（f"f（x） at x = {x_value}: {func（x_value）}"）
print（f"f'（x） at x = {x_value}: {gradient_at_x}"） 输出：f'（x） at x = 2.0: 7.0
以上是使用SymPy、JAX和Autograd库来求函数导数的示例。SymPy适用于符号计算，JAX和Autograd适用于数值计算，并且可以处理大型数据集。选择哪种方法取决于你的具体需求和应用场景