numpy的梯度函数

本文介绍了numpy的gradient函数,用于计算数组中元素的梯度。该函数适用于一维和二维数组,可以帮助识别图像或声音的边缘,尤其是在变化显著的位置。一维数组的梯度计算为(后一个元素-前一个元素)/2,而二维数组则分别计算每个维度的梯度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.gradient(f)

计算数组f中元素的梯度,当f为多维时,返回每个维度梯度。

梯度:连续值之间的变化率,即斜率。

XY坐标轴连续三个X坐标对应的Y轴值:a,b,c,其中,b的梯度是:(c-a)/2

1.一维数组计算梯度:

a = np.random.randint(0,20,(5))
a
Out[85]: array([17, 17, 16,  0,  5])

np.gradient(a)
Out[86]: array([ 0. 
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值