np.gradient和matlab梯度
np.gradient是NumPy库中的一个函数，用于计算多维数组的梯度。梯度是一个向量，表示函数在每个点上的变化率和方向。np.gradient函数可以计算数组在每个维度上的梯度，并返回一个包含每个维度梯度的数组。
np.gradient函数的语法如下：
np.gradient(f, *varargs, **kwargs)其中，f是要计算梯度的数组，varargs是可选参数，用于指定梯度计算的间距，默认为1。*kwargs是可选参数，用于指定梯度计算的边界条件，默认为"reflect"。
np.gradient函数的返回值是一个元组，包含每个维度的梯度数组。每个梯度数组的形状与原始数组相同，表示在该维度上的梯度变化。
梯度在计算机视觉、图像处理、物理模拟等领域具有广泛的应用。例如，在图像处理中，可以使用梯度来检测边缘和计算图像的纹理特征。在物理模拟中，梯度可以用于计算场的变化率和力的分布。
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我试图用numpy.gradient在python中重现Matlab梯度函数的结果，但我得到的结果与matlab提出的结果有很大不同。不幸的是，我没有安装工作的Matlab，所以我不能检查它的细节。给定3个数字(沿三个方向递增)： dx=1e-7dz=1e-3, 我的matlab代码是： [F1, F2, F3] = gradient(F, dx,dy,dz) python中的等效表达式是什么我使用： F1, F2, F3 = np.gradient(F, dx, dy
浏览 99提问于2020-10-15得票数 1
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我在一个数值数组中有一组数据-x值，假设在0-100和y值之间。我需要得到一个特定x值ex的梯度。但是我只能得到np.gradient函数，它给出了某个索引值的梯度。现在我有： g=np.gradient(y)
浏览 7提问于2019-04-08得票数 0
我正在尝试计算给定u-wind和v-wind的风梯度。U和v值具有如下形状的3D数组：我的代码示例如下，在时间0处为例：dvdy= np.gradient(v[0,:,0], dy[0,0], edge_order=2)
然后我可以将d
浏览 1提问于2018-03-27得票数 0
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如果我有一个1Dnumpy数组，并且我想返回一个包含关于x的一阶导数的1Dnumpy数组，那么我是否要使用np.gradient(x)？我想我做错了什么Returns'''df = np.gradient
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然后我想在每个网格点上标量的梯度。在2D中，我使用np.gradient来做这件事，我得到了两个在x和y方向上具有梯度的数组：有人知道我如何将其推广到3维吗？据我所知np.gradient不能处理这件事？
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dqv/
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但事实证明，d是一个Tensorflow张量类，numpy.
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我试图在numpy中实现一个数值梯度计算，作为cyipopt中梯度的回调函数。我对numpy梯度函数的理解是，它应该返回在一个基于的点上计算的梯度。>>> np.gradient(f)>>>
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我用来计算3D锋生的公式是：
其中梯度项是：
这是我的二维码(925 hPa)产生的示例图像：
这是三维代码，然后将其向下插值到相同的二维(925 hPa)表面：
事实上，一些读数至少出现在图像上的相同地理区域* np.gradient(theta, dx, axis=2)) * ((np.gradient(ua, dx, axis=2) * np.gradient(theta, dx, axis=2)) +(theta, dy, axis=1)) * ((np.gradient(
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varray是我想要创建其梯度图的2D数组。下面是我现在唯一能想到的事情。我知道应该有一些聪明的方法来使用由np.gradient()生成的x gradient和y gradient，但我想不出来。lx和ly是二维数组的x和y维。使用
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、、、
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deriv = np.gradient(logy,np.gradient
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type : <class 'list'>
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所以我知道(数学)函数的梯度是什么，所以我觉得我应该知道numpy.gradient做什么。但我不知道。也没有多大帮助：
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