更多pythonic方法来计算numpy中广播加法的导数？

在numpy中，广播加法的导数可以使用numpy.gradient()函数来计算。numpy.gradient()函数可以计算多维数组的梯度，包括对每个维度的偏导数。

下面是使用numpy.gradient()函数计算广播加法的导数的示例代码：

import numpy as np

# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 广播加法
c = a + b

# 计算导数
gradient = np.gradient(c)

print(gradient)

输出结果为：

[array([1., 1., 1.])]

在上述示例中，我们首先创建了两个一维数组a和b。然后使用广播加法将它们相加得到数组c。最后，使用numpy.gradient()函数计算数组c的导数。由于c是一个一维数组，所以导数的结果也是一个一维数组。

numpy.gradient()函数还可以计算多维数组的导数。例如，对于一个二维数组，numpy.gradient()函数将返回两个数组，分别表示在x轴和y轴方向上的偏导数。

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