计算 numpy.gradient 倒数的函数答案

【问题标题】：Function to compute inverse of numpy.gradient计算 numpy.gradient 倒数的函数
【发布时间】：2018-09-08 11:32:48
【问题描述】：

我有一个高斯，我使用numpy.gradient 函数计算它的梯度。我想对梯度做些微的改变，然后得到一个稍微修改过的高斯。

python中有没有可以计算梯度倒数的函数？

我已经检查了此链接Inverse of n-dimensional numpy.gradient，但找不到解决方案。

【问题讨论】：

你必须整合，但你可能会遭受不准确的影响

标签： python numpy gradient

【解决方案1】：

在1D 中，以下sn-p 反转np.gradient：

>>> A = scipy.stats.norm().pdf(np.linspace(-1, 1, 19))
>>> A
array([0.24197072, 0.26874286, 0.29481487, 0.31944801, 0.34189229,
       0.36142383, 0.37738323, 0.38921247, 0.39648726, 0.39894228,
       0.39648726, 0.38921247, 0.37738323, 0.36142383, 0.34189229,
       0.31944801, 0.29481487, 0.26874286, 0.24197072])
>>> 
>>> a = np.gradient(A)
>>> 
>>> A[0] + 2 * np.c_[np.r_[0, a[1:-1:2].cumsum()], a[::2].cumsum() - a[0] / 2].ravel()[:len(a)]
array([0.24197072, 0.26874286, 0.29481487, 0.31944801, 0.34189229,
       0.36142383, 0.37738323, 0.38921247, 0.39648726, 0.39894228,
       0.39648726, 0.38921247, 0.37738323, 0.36142383, 0.34189229,
       0.31944801, 0.29481487, 0.26874286, 0.24197072])

【讨论】：

不错！我想知道我是否可以将其应用于 2D 情况？我的例子在这里link