1. Description de la méthode numpy.gradient()
La méthode numpy.gradient() est une fonction du module NumPy en Python qui permet de calculer les gradients d'un tableau multidimensionnel (tel qu'un tableau NumPy) en utilisant une approche discrète. Les gradients représentent les variations des valeurs entre les éléments adjacents d'un tableau et sont couramment utilisés dans des domaines tels que le traitement d'images, la cartographie topographique, la simulation numérique et bien d'autres applications scientifiques et techniques.
2. Sysntaxe et usage de la méthode numpy.gradient()
syntaxe
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numpy.gradient(f, *varargs, axis=None, edge_order=1) |
Paramètres
- f : Le tableau multidimensionnel pour lequel vous souhaitez calculer le gradient.
- varargs : Les pas de grille entre les points de données. Si vous avez un tableau de N dimensions, vous devrez spécifier N arguments pour chaque dimension. Par exemple, pour un tableau 2D, vous spécifierez (dx, dy).
- axis : L'axe le long duquel le gradient doit être calculé. Si axis n'est pas spécifié, le gradient sera calculé le long de toutes les dimensions.
- edge_order : L'ordre des différences utilisé aux bords du tableau. La valeur par défaut est 1.
Valeur de retour
La méthode renvoie un tuple contenant les gradients pour chaque dimension spécifiée. Chaque élément de ce tuple est un tableau NumPy contenant les valeurs des gradients pour cette dimension.
3. Exemples d'usages de la méthode numpy.gradient()
Voici un exemple simple pour illustrer l'utilisation de numpy.gradient() :
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import numpy as np # Créer un tableau 1D data = np.array([1, 2, 4, 7, 11, 16]) """ la méthode numpy.gradient() calcule les différences entre les éléments adjacents du tableau data et renvoie un tableau représentant ces différences. """ # Calculer le gradient gradient = np.gradient(data) """ La première différence est 1, la différence entre 2 et 1 est 1.5, et ainsi de suite. Le gradient calculé donne une idée de la croissance relative entre les éléments du tableau original. """ print("Données originales:", data) print("Gradient calculé:", gradient) """ Le résultat serait quelque chose comme : Données originales: [ 1 2 4 7 11 16] Gradient calculé: [1. 1.5 2.5 3.5 4.5 5. ] """ |
Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA
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