Question

我在3d空间中有以下一组点，D喜欢到处计算渐变，即返回一个矢量场。

points = []
for i in np.linspace(-20,20,100):   
    for j in np.linspace(-20,20,100):
        points.append([i,j,i**2+j**2])
points = np.array(points)

这是一个椭圆形的抛物面。

使用np.gradient(points)， http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.gradient.html

我既没有得到正确的值，也没有得到我期望的维度。谁能给我一个提示？

Answer 1

您正在将“指数”和“点数”中的值混合在一起，因此渐变会给您错误的结果。这是使用numpy构造点并计算渐变的更好方法：

x, y = np.mgrid[-20:20:100j, -20:20:100j]
z = x**2 + y**2
grad = np.gradient(z)

生成的渐变是具有两个阵列的元组，一个用于第一个方向上的渐变，另一个用于第二个方向上的渐变。请注意，此渐变不考虑点之间的分隔（即delta x和delta y），因此要获得导数，需要除以它：

deriv = grad/(40./100.)

如果你想像以前一样重建你的'积分'，你只需要这样做：

points = np.array([x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()]).T

你可能也对numpy的diff函数感兴趣，它给出了沿给定轴的离散差异。

在3D中计算梯度

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