そうです！これは、変化の平均レート率を使用して関数の導関数を計算するPythonスクリプトです。

def derivative（f、a、b）：
    H = 0.0001近似のステップサイズ
    return（f（b）-f（a）） /（b -a）

＃例の使用
x = float（input（ "xの値を入力："））
f = lambda x：x ** 2＃関数を定義する
print（ "x = {}でのf（x）の導関数は{}"。形式（x、派生（f、x -0.5、x + 0.5）））））））））
このスクリプトでは、微分関数は、変化式の平均速度を使用して導関数を計算する間隔を定義する関数fと2つの値aとbの3つの引数を取ります。

H変数は、近似のステップサイズを定義します。この値は、導関数計算の精度を改善するために調整できます。

このスクリプトを使用するには、プロンプトが表示されたときにxの値を入力し、ラムダ式を使用して独自の関数fを定義します。スクリプトは、指定されたxのfの導関数を出力します。
Certainly! Here's a Python script that uses the Average Rate of Change formula to calculate the derivative of a function:

def derivative(f, a, b):
    h = 0.0001 # Step size for approximation
    return (f(b) - f(a)) / (b - a)

# Example usage
x = float(input("Enter a value for x: "))
f = lambda x: x ** 2 # Define a function
print("The derivative of f(x) at x = {} is {}".format(x, derivative(f, x - 0.5, x + 0.5)))
In this script, the derivative function takes three arguments: a function f, and two values a and b that define the interval over which to calculate the derivative using the Average Rate of Change formula.

The h variable defines the step size for the approximation; this value can be adjusted to improve the accuracy of the derivative calculation.

To use this script, simply enter a value for x when prompted, and then define your own function f using a lambda expression. The script will output the derivative of f at the specified value of x.