Python 具有numpy.gradient的非均匀间距

我不确定在使用numpy.gradient时如何指定非均匀间距

下面是一些y=x**2的示例代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = [0.0, 2.0, 4.0, 8.0, 16.0]
y = [0.0, 4.0, 16.0, 64.0, 256.0]
dydx = [0.0, 4.0, 8.0, 16.0, 32.0] # analytical solution

spacing = [0.0, 2.0, 2.0, 4.0, 8.0] #added a zero at the start to get length matching up with y

m = np.gradient(y, spacing)

plt.plot(x, y, 'bo',
         x, dydx, 'r-', #analytical solution
         x, m, 'ro')    #calculated solution
plt.show()

间距数组的长度总是比我要计算的梯度数组的长度小一倍。添加一个零以获得匹配的长度（如上面的示例代码中所示）会给出错误的答案，一个点的梯度为无穷大

我无法理解/遵循numpy.gradient文档中的非均匀间距（）

我应该如何指定点之间的间距？有没有其他方法可以做到这一点

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Numpy版本1.9.2

函数的API非常混乱。对于间距不均匀的采样点，采用点的坐标，而不是间距：

varargs：标量或数组列表，可选

f值之间的间距。所有标注的默认单位间距。可以使用以下命令指定间距：

单个标量可指定所有标注的采样距离

N个标量为每个标注指定一个恒定的采样距离。i、 e.dx，dy，dz

N个数组以指定沿F的每个维度的值的坐标。数组的长度必须与相应维度的大小匹配

意义为2的N个标量/数组的任意组合。三,

我稍微修改了您的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.rand(10)
x.sort()
y = x**2
dydx = 2*x

dydx_grad = np.gradient(y, x)

plt.plot(x, dydx, 'k-', label='analytical solution')
plt.plot(x, dydx_grad, 'ro', label='calculated solution')
plt.legend(); plt.xlabel('x'); plt.ylabel('dy / dx'); plt.show(); 

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这仍然给了我不正确的梯度，即使我增加了点数。我想知道这是否是我这边的问题。按照他们的例子，我无法得到与numpy.gradient文档相同的答案。当我把相同的f和x值放进去时，得到的是[inf，1.5,1.67,1,1.125,0.83]，而不是它们的非均匀间距答案[1,3,3.5,6.7,6.9,2.5]）。我会继续玩这个，看看我是否能让它工作。谢谢。我的numpy版本已经过时了。其他人也有类似的问题（）。我对它进行了更新，现在它可以正常工作了。在windows上，这是pip安装--升级numpy