Gradient được tính bằng sai phân trung tâm bậc 2 chính xác ở các điểm nội bộ và sai phân một phía bậc 1 hoặc 2 ở biên. Gradient trả về có cùng hình dạng với mảng đầu vào. Tham số f là mảng N chiều chứa mẫu của hàm vô hướng. Tham số varargs là khoảng cách giữa các giá trị f (mặc định 1). Tham số edge_order {1, 2} là bậc chính xác ở biên (mặc định 1). Tham số axis là trục tính gradient (mặc định None - tính cho tất cả trục).
Các bước thực hiện
Nhập NumPy:
import numpy as np
Tạo mảng 2D float:
arr = np.array([[20, 35, 57], [70, 85, 120]], dtype=float)
Hiển thị mảng:
print("Mảng của chúng ta...\n", arr)
Kiểm tra số chiều:
print("\nSố chiều của mảng...\n", arr.ndim)
Lấy kiểu dữ liệu:
print("\nKiểu dữ liệu của đối tượng mảng...\n", arr.dtype)
Tính gradient theo trục 0 (cột):
print("\nKết quả (gradient)...\n", np.gradient(arr, axis=0))
Ví dụ hoàn chỉnh
import numpy as np
arr = np.array([[20, 35, 57], [70, 85, 120]], dtype=float)
print("Mảng của chúng ta...\n", arr)
print("\nSố chiều của mảng...\n", arr.ndim)
print("\nKiểu dữ liệu của đối tượng mảng...\n", arr.dtype)
print("\nKết quả (gradient)...\n", np.gradient(arr, axis=0))
Kết quả đầu ra
Mảng của chúng ta...
[[ 20. 35. 57.]
[ 70. 85. 120.]]
Số chiều của mảng...
2
Kiểu dữ liệu của đối tượng mảng...
float64
Kết quả (gradient)...
[[50. 50. 63.]
[50. 50. 63.]]