np.gradient -正确使用？

Question

我试图使用np.gradient来计算导数，但我得到了奇怪的结果，并希望检查我是否正确使用它，以消除可能的错误。

A在等间距(但不是单位)的x值数据点的范围上具有函数y(x)。我用下式计算导数

deriv = np.gradient(y, dx)

这个应用程序正确吗？一些非常狂野的值潜入到我的结果中，当我在我正在开发的模型中迭代这个函数时，它只会变得更糟。

Answer 1

在我看来是正确的。sin的导数是cos。当我绘制sin函数的np.gradient时，它看起来与我直接绘制cos时相同。

举个例子：

import numpy as np
import pandas as pd

x = np.arange(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 0.01)
y = np.sin(x)
pd.Series(y).plot()

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y2 = np.gradient(y, 0.01)
pd.Series(y2).plot()

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y3 = np.cos(x)
pd.Series(y3).plot()

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