Python编程，用梯度下降法求解y=x*x的最小值，初始值x=3，步长0.005，用黑色笔画出原始方程的图形，用红色笔画散点图，表示下降过程。（仿照课上讲的程序去写，此题中的梯度就是导数，画图自行百度，将程序和图形拍照上传作为答案）

Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、可读性强、功能强大等特点，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。

下面是使用梯度下降法求解函数y=x*x的最小值的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def gradient_descent(x, learning_rate, num_iterations):
    history = []
    for i in range(num_iterations):
        gradient = 2 * x
        x = x - learning_rate * gradient
        history.append(x)
    return history

x = 3
learning_rate = 0.005
num_iterations = 100

history = gradient_descent(x, learning_rate, num_iterations)

# 绘制原始方程的图形
x_vals = np.linspace(-5, 5, 100)
y_vals = x_vals * x_vals
plt.plot(x_vals, y_vals, color='black')

# 绘制下降过程的散点图
x_history = np.array(history)
y_history = x_history * x_history
plt.scatter(x_history, y_history, color='red')

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Gradient Descent')
plt.show()

你可以将以上代码保存为一个Python文件，运行后会得到一个图形，其中黑色曲线表示原始方程y=x*x，红色散点表示梯度下降过程。