在python中再现matlab梯度函数的结果
在Python中，可以使用NumPy库来再现Matlab梯度函数的结果。NumPy是一个开源的Python科学计算库，提供了丰富的数学函数和数组操作功能。
在Python中，可以使用NumPy的gradient函数来计算梯度。该函数接受一个一维或多维数组作为输入，并返回一个与输入数组形状相同的数组，其中每个元素表示对应位置的梯度。
下面是一个示例代码，展示了如何使用NumPy来再现Matlab梯度函数的结果：
import numpy as np
# 定义输入数组
x = np.array([1, 2, 4, 7, 11, 16], dtype=float)
# 使用NumPy的gradient函数计算梯度
gradient = np.gradient(x)
# 打印梯度结果
print(gradient)运行以上代码，将会输出梯度结果：
[1. 1.5 2.5 3.5 4.5 5. ]这里的梯度结果表示了输入数组中每个元素的变化率。例如，第一个元素的梯度为1，表示它的变化率为1；第二个元素的梯度为1.5，表示它的变化率为1.5，依此类推。
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scf python3 的 sqlite3 如何使用？
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如题
标题：Python - 无服务器云函数 - 文档首页 - 腾讯云文档平台 - 腾讯云
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浏览 528提问于2018-03-15
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import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 4])
arrgrad = np.gradient(arr)
在这里，我希望arrgrad能够获得以下值
[ 1. 1.5 2. ]
即
arrgrad[0] = (2-1)/1 = 1
arrgrad[1] = (4-1)/2 = 1.5
arrgrad[2] = (4-2)/1 = 2
但我知道结果
[ 0
浏览 1提问于2014-10-14得票数 3
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当我在numpy中计算蒙面数组的梯度时
import numpy as np
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mx = ma.masked_array(x, mask=[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1])
结果数组的掩码与原始掩码不同：
np.gradient(mx)
masked_array(data = [-- -- 1.5 1.0 0.0 2.5 -- --],
mask = [ True True False False False False Tr
浏览 1提问于2018-04-29得票数 1
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一维Numpy数组的导数
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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
这是我的代码，但它告诉我我的答案是不正确的。
def dfunc(x):
'''
Parameters
x: 1D numpy array
Returns
df: 1D numpy array containing first derivatives wrt x
'''
# WRITE YOUR CODE HERE
df = np.gradient(x)
return df
浏览 2提问于2019-02-12得票数 0
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np.gradient和matlab梯度
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dy=1e-7
dz=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, dz) 但我得到的图表远不是可比较的。
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from matplotlib import pyplot
from matplotlib.cm import get_cmap
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ValueError: when 1d, distances must match
浏览 5提问于2020-07-16得票数 1
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nc = Dataset(ifile)
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浏览 1提问于2015-09-02得票数 4
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在给定的x和y坐标下计算参数的变化率
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| X | Y | Parameter |
+-----------+------------+-----------+
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| 503837.37 | 4443809.46 | 12.36 |
| 503840.75 | 4443792.1 | 9.48 |
| 503844.36 | 4443819.
浏览 33提问于2020-11-26得票数 0
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之前买的服务器可以退款么？
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之前买的服务器可以退款么？你这活动力度好大啊
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浏览 1593提问于2018-01-20
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对称函数的numpy.gradient的组件是不同的
python、numpy、gradient
对称函数的梯度在所有维度上都应该有相同的导数。numpy.gradient提供了不同的组件。
这是MWE。
import numpy as np
x = (-1,0,1)
y = (-1,0,1)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
f = 1/(X*X + Y*Y +1.0)
print(f)
>> [[0.33333333 0.5 0.33333333]
[0.5 1. 0.5 ]
[0.33333333 0.5 0.33333333]]
这两个维度具有相同的值。
但np.gradie
浏览 2提问于2019-02-27得票数 2
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具有未知维数的numpy阵列梯度的有效重新计算
python、numpy、multidimensional-array、slice
我有一个N维numpy数组S。每次迭代，这个数组中的确切值都会发生变化。
我有第二个数组，G，它存储由numpy的gradient()函数计算的S的梯度。目前，我的代码在每次更新G时都不必要地重新计算所有的S，但是这是不必要的，因为S中只有一个值已经更改，所以我只需要在G中重新计算1+d*2值，其中d是S中的维度数。
如果我知道数组的维数，这将是一个更容易解决的问题，但在缺乏这种知识的情况下，我想出的解决方案效率很低(与重新计算所有的G相比，并没有实质上的好)。
是否有一种有效的方法来重新计算G中的必要值？
编辑:根据请求添加我的尝试，
该函数返回一个向量，指示每个维度中S在coords处的梯
浏览 1提问于2013-07-21得票数 1
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numpy中的二阶梯度
python、numpy、scipy
我试着用数值计算numpy中数组的二阶梯度。
a = np.sin(np.arange(0, 10, .01))
da = np.gradient(a)
dda = np.gradient(da)
这就是我想出来的。是否应该这样做呢？
我问这个问题，因为在numpy中没有一个选项是np.gradient(a，order=2)。我担心这种用法是否错误，这就是numpy没有实现这一点的原因。
PS1:我知道有np.diff(a，2)。但是这只是片面的估计，所以我很好奇为什么np.gradient没有类似的关键字。
PS2: np.sin()是一个玩具数据--真正的数据没有解析形式。
谢谢!
浏览 8提问于2014-05-02得票数 10
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Python中的曲面曲率Matlab等效
python、matlab、numpy、scipy、curve-fitting
我试图计算由点数组(x，y，z)给出的曲面的曲率。首先，我试图拟合一个多项式方程z=a + bx + cx^2 + dy + exy + fy^2)，然后计算高斯曲率。
$K= \frac{F_{xx}\cdot F_{yy}-{F_{xy}^2}{(1+{F_x}^2+{F_y}^2)^2}$
然而，如果表面是复杂的，那么这个问题是合适的。我找到了这个Matlab程序来数值计算曲率。我想知道如何在Python中做同样的事情。
function [K,H,Pmax,Pmin] = surfature(X,Y,Z),
% SURFATURE - COMPUTE GAUSSIAN AND
浏览 13提问于2012-07-03得票数 6
1回答
用np.gradient计算风梯度du_dx，dv_dy
python、numpy
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：
u(122,9,9)使得u(时间，纬度，经度)。同样的道理也适用于v。
我还计算了dx和dy的值(在经度和纬度方向的2-d数组中)
我的代码示例如下，在时间0处为例：
dudx = np.gradient(u[0,0,:], dx[0,0], edge_order=2)
dvdy = np.gradient(v[0,:,0], dy[0,0], edge_order=2)
然后我可以将dudx和dvdy相加得到梯度。我有一个已经计算了散度的数据，在将我的计算结果与散度数据进行比较后，我预计这些值是相同的，但
浏览 1提问于2018-03-27得票数 0
1回答
3个问题：
链子里的grad_outputs是什么？
在chainer函数F.transpose中的一个例子，如何解释这个反向代码？
def向后(自，输入，grad_outputs)：gy = grad_outputs inv_axes = self.axes，如果self.axes: ax = tuple(ax % len(self.axes) for ax in self.axes) inv_axes = tuple(numpy.argsort( axes )) gx = gy.transpose(inv_axes)返回gx，
假设我想实现自定义函数，但是我的输入和inputs
浏览 1提问于2017-08-27得票数 0
7回答
如何结合腾讯云开发微信小程序？
api、serverless、html5
目前，微信小程序越来越流行，而且功能越来越强大，在性能方面也越做越好。因为能够原生调用小程序提供的组件和 API ，小程序的开发快捷，使用方便，越来越多的产品会落地到微信小程序上。但传统的微信小程序开发，和普通的H5页面开发或者原生APP开发相比，只是改变了前端部分的开发方式，还是离不开厚重的后台开发。 现在的小程序，在后台服务方面，正在往 serverless 趋势方向发力。小程序提供了云厂商的无服务器函数 SCF，使得小程序无需搭建一个后台服务即可运行。如何结合腾讯云开发微信小程序？
浏览 3741提问于2018-09-28
2回答
如何在python中实现以下公式的导数？
python、math、derivative
我正在尝试在python中为X和Y点实现以下公式
我尝试了下面的方法
def f(c):
"""This function computes the curvature of the leaf."""
tt = c
n = (tt[0]*tt[3] - tt[1]*tt[2])
d = (tt[0]**2 + tt[1]**2)
k = n/d
R = 1/k # Radius of Curvature
return R
有些地方不对劲，因为它没有给我正确的结果。我想我在计算前两行
浏览 0提问于2019-04-17得票数 5
1回答
仅在遮罩区域中计算渐变
python、performance、numpy
我有一个非常大的数组，只有几个感兴趣的小区域。我需要计算这个数组的梯度，但出于性能原因，我需要将此计算限制在这些感兴趣的区域。
我不能这样做：
phi_grad0[mask] = np.gradient(phi[mask], axis=0)
由于奇特的索引工作方式，phi[mask]只是变成了掩码像素的一维阵列，丢失了空间信息，使得梯度计算变得毫无价值。
np.gradient确实可以处理np.ma.masked_array，但性能要差一个数量级：
import numpy as np
from timeit_context import timeit_context
phi = np.ra
浏览 11提问于2017-07-18得票数 3
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