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np.gradient(f) 计算数组f中元素的梯度，当f为多维时，返回每个维度的梯度
梯度：连续值之间的变化率，即斜率 实例代码如下 #一维数组：存在俩侧值 斜率=（右侧值-左侧值）/ 2 只存在一侧值 斜率=（本身-左侧值） 或者 （右侧值-本身）>>> import numpy as np>>> c=np.random.randint(0,20,15)>>> np.gradient(c)array([ 7. , -6. , -4. , 7.5, -5.5, -2. , 4.5, 2.5, 2.5, -1.5, -2.5, -5.5, 2. , 0. , -11. ])>>> d=np.random.randint(0,20,(3,5))>>> np.gradient(d)[array([[ 0. , 14. , -3. , 0. , 1. ], [ -7.5, 1. , -0.5, -6. , -5.5], [-15. , -12. , 2. , -12. , -12. ]]), array([[-13. , -3. , 6.5, 2.5, -1. ], [ 1. , -4.5, -0.5, 4.5, 0. ], [ 4. , 4. , -0.5, -2.5, 0. ]])]
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