grad_x = image_gradient(img, axis=1) grad_y = image_gradient(img, axis=0) grad = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2) abs_x = np.array(np.abs(grad_x), dtype=np.uint8) abs_y = np.array(np.abs(grad_y), dtype=np.uint8) abs_grad = np.array(np.abs(grad), dtype=...
grad = np.gradient(f, x0) print(grad) 输出结果应该是一个与x0维度相同的向量,例如array([2, 4])。这表示函数在点(1, 2)处在x轴上的变化率是2,在y轴上的变化率是4。 # 6.总结与扩展 在本文中,我们介绍了Python中gradient函数的用法。梯度是一个向量,表示函数在每个坐标轴上的变化率。我们可以使...
np.gradient(a) : 计算数组a中元素的梯度,f为多维时,返回每个维度的梯度 离散梯度: xy坐标轴连续三个x轴坐标对应的y轴值:a, b, c 其中b的梯度是(c-a)/2 而c的梯度是: (c-b)/1 当为二维数组时,np.gradient(a) 得出两个数组,第一个数组对应最外层维度的梯度,第二个数组对应第二层维度的梯度。
importnumpyasnpdeff(x,y):returnx**2+y**2defgradient(x,y):dx=1e-6# 微小变化量df_dx=(f(x+dx,y)-f(x,y))/dx# x的偏导数df_dy=(f(x,y+dx)-f(x,y))/dx# y的偏导数returnnp.array([df_dx,df_dy])# 计算在(1,1)的梯度grad_at_1_1=gradient(1,1)print(f'在(1,1)处的...
gradient:控制词云图颜色渐变的方向,’horizontal’表示水平方向上渐变,’vertical’表示竖直方向上渐变,默认为’horizontal’ size:控制输出图像文件的分辨率(因为stylecloud默认输出方形图片,所以size传入的单个整数代表长和宽),默认为512 icon_name:这是stylecloud中的特殊参数,通过传递对应icon的名称,你可以使用多达1544个...
用法及示例 import numpy as np angle = np.pi/2 # 90 degrees sin_value = np.sin(angle) print(sin_value) # Output: 1.0 其他类似概念 其他三角函数如 cos, tan, arcsin, arccos, arctan 等。 详细区别 numpy.cos 计算余弦值 numpy.tan 计算正切值 官方链接 numpy.org/doc/stable/re (其余函数依...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x,y = np.meshgrid(np.arange(-2, 2, 0.2), np.arange(-2, 2, 0.25)) z = x*np.exp(-x**2 - y**2) #计算数组中元素的梯度 v, u = np.gradient(z, 0.2, 0.2) fig, ax = plt.subplots() q = ax.quiver(x,y,u,v) plt....
numpy.gradient(f) :返回 N 维数组的梯度。 numpy.cross(a, b, axisa, axisb, axisc, axis) :返回两个(数组)向量的叉积。 numpy.trapz(y, x, dx, axis) :使用复合梯形规则沿给定轴积分。 相互计算# numpy.add(x1, x2) :对应元素相加。
# 计算梯度gradient=2 / m * np.dot(X.T, errors) # 更新权重和动量项velocity=momentum * velocity + learning_rate * gradientweights-= velocity returnweights # 示例用法# 创建示例数据集X=np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4], [1, 5]])y=np.array(...