Мобильная версияКак продемонстрировать использование градиента numpy с заданной 2-мерной функцией? ⇐ Python
-
Гость
Как продемонстрировать использование градиента numpy с заданной 2-мерной функцией?
Меня очень смущает использование numpy градиента в массиве N-D. Я пишу несколько фрагментов кода, чтобы понять его использование в одномерном массиве следующим образом:
импортировать numpy как np импортировать matplotlib.pyplot как plt # 1-д т = np.linspace(0, 0,04, 101) ш = 2*np.pi*50 y = np.sin(w*t) dy = w * np.cos(w*t) dy_numeric = np.gradient(y, 0,0004, Edge_order=1) plt.plot(t, y, label='f') plt.plot(t, dy, label='df') plt.plot(t, dy_numeric, label='df_num') plt.legend() plt.show() Приведенный выше пример показывает, как он работает и его внутренние связи. Но я не могу сделать то же самое с заданной 2-мерной функцией, как показано ниже:
x = np.linspace(-10, 10, 201) у = np.linspace(-10, 10, 201) е = х**2 + у**2 df_dx = 2 * х df_dy = 2 * у # точное выражение градиента этой 2-мерной функции: [2*x, 2*y] # но как я могу использовать np.gradient для вычисления числовых значений? # df_vals = np.gradient(?,?)
Меня очень смущает использование numpy градиента в массиве N-D. Я пишу несколько фрагментов кода, чтобы понять его использование в одномерном массиве следующим образом:
импортировать numpy как np импортировать matplotlib.pyplot как plt # 1-д т = np.linspace(0, 0,04, 101) ш = 2*np.pi*50 y = np.sin(w*t) dy = w * np.cos(w*t) dy_numeric = np.gradient(y, 0,0004, Edge_order=1) plt.plot(t, y, label='f') plt.plot(t, dy, label='df') plt.plot(t, dy_numeric, label='df_num') plt.legend() plt.show() Приведенный выше пример показывает, как он работает и его внутренние связи. Но я не могу сделать то же самое с заданной 2-мерной функцией, как показано ниже:
x = np.linspace(-10, 10, 201) у = np.linspace(-10, 10, 201) е = х**2 + у**2 df_dx = 2 * х df_dy = 2 * у # точное выражение градиента этой 2-мерной функции: [2*x, 2*y] # но как я могу использовать np.gradient для вычисления числовых значений? # df_vals = np.gradient(?,?)
