编写函数，实现不同连续函数不同点的求导值，其中参数包括：a求导的连续函数、b求导的x值、c增量，d增量缩小的次数（每一次增量会减少至*0.1）

好的，我来解答你的问题。

以下是一个 Python 函数，可以实现对不同连续函数在不同点处的求导值的计算，同时可以通过调节增量缩小的次数来提高计算精度：

def derivative(f, x, dx, n):
    """
    计算 f 在 x 处的导数值，dx 为初始增量，n 为增量缩小的次数
    """
    for i in range(n):
        delta = dx * pow(0.1, i)  # 缩小增量
        df = (f(x + delta) - f(x - delta)) / (2 * delta)  # 计算导数值
        print(f"dx={delta:.10f}, df={df:.10f}")

其中，参数 `f` 为需要求导的连续函数（可以是 Python 中的函数对象或 lambda 表达式），`x` 为求导点的横坐标，`dx` 为初始增量，`n` 为增量缩小的次数。

函数中使用了一个 `for` 循环来逐步缩小增量，并计算对应的导数值。具体来说，我们将初始增量 `dx` 乘以 $0.1^i$，得到每一轮的增量 `delta`，然后计算函数在 $x+\delta$ 和 $x-\delta$ 处的函数值，通过差商的方式求解导数值。最后，输出每一轮的增量和导数值。

你可以根据具体的需求，调整函数中的参数和输出方式。希望对你有所帮助！