NumPy的梯度函数

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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。例如：XY坐标轴连续三个X坐标对应的Y轴值：a, b, c，其中，b的梯度是(c-a)/2。

示例1：

import numpy as np 
a=np.array([ 2,  8, 15, 13, 15])

#有两侧值，两边值相减/2；只有一侧值，后面的减前面的/1
print(np.gradient(a) )

[ 6.   6.5  2.5  0.   2. ]

示例2：

c=np.random.randint(0,50,(3,5))

np.gradient(c)

[array([[ 42. ,  -9. , -14. ,  10. ,  38. ],
        [  4.5,  11.5,  -1. ,  10. ,  17. ],
        [-33. ,  32. ,  12. ,  10. ,  -4. ]]),  #最外层维度的梯度
 array([[ 15. ,  18. ,   0.5, -15.5, -11. ],
        [-36. , -10. ,  10. ,  10.5,  17. ],
        [ 29. ,  12.5,  -1. ,   2.5,   3. ]])]  #第二层维度的梯度