Python numpy.diff的输出错误

我的问题是： 我试图使用numpy计算（数值）导数，但我发现函数numpy.diff返回的值（以及numpy.gradient）存在一些问题。我发现这些值是完全错误的！ 下面是一个代码示例：

import numpy as np
x = np.linspace(-5, 5, 1000)
y = x**2
yDiff = np.diff(y)
print y[0], yDiff[0]

此脚本的输出为：

25.0 -0.0999998997997

当第一个值正确时，第二个值正好比它应该的值小100倍（考虑近似值）！ 我做了不同的尝试，这不是一个与函数边界相关的问题，这100个因子似乎是系统的。。。 这是否与np.diff所做的一些规范化有关？或者我只是错过了一些重要的事情而没有注意到？

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谢谢你的帮助。diff不计算导数，它只计算有限差分；你必须自己解释间距。试一试

np.diff(y) / (x[1] - x[0])

顺便说一句，

np.linspace

有一个

retstep

关键字，在这种情况下很方便：

x, dx = np.linspace(-5, 5, 100, retstep=True)
...
np.diff(y) / dx

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np.diff

不计算导数，只计算有限差分；你必须自己解释间距。试一试

np.diff(y) / (x[1] - x[0])

顺便说一句，

np.linspace

有一个

retstep

关键字，在这种情况下很方便：

x, dx = np.linspace(-5, 5, 100, retstep=True)
...
np.diff(y) / dx

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或者你需要再看一看

np.linspace

？对不起，你能说得更清楚一点吗？对不起，我的错，没有把派生部分看作是预期的输出。或者你需要再看一看

np.linspace

？对不起，你能说得更清楚一点吗？对不起，我的错，没有将衍生部分视为预期输出。哦，是的，你说得对！我只是假设有限差分只是指数值导数。显然，我没有仔细阅读示例，现在一切都变得更有意义了。@mmonti由于没有人告诉它x间距，

np.diff

计算导数是相当困难的；-）事实上，一开始我很困惑，但我只是忽略了。。。无论如何，谢谢你。哦，你说得对！我只是假设有限差分只是指数值导数。显然，我没有仔细阅读示例，现在一切都变得更有意义了。@mmonti由于没有人告诉它x间距，

np.diff

计算导数是相当困难的；-）事实上，一开始我很困惑，但我只是忽略了。。。无论如何，谢谢你。