Python:计算3D网格的渐变

Question

我有一个粒子立方体，我已经将其投影到2D网格上，通过网格中的云将粒子投影到网格上，并用标量对它们进行加权。

然后我想在每个网格点上标量的梯度。在2D中，我使用np.gradient来做这件事，我得到了两个在x和y方向上具有梯度的数组：

gradx, grady = np.gradient(grid)

有人知道我如何将其推广到3维吗？在3D中的单元格中的云是很好的，但是我留下了一个形状为(700,700,700)的网格。

据我所知np.gradient不能处理这件事？

谢谢，丹尼尔

Answer 1

Numpy文档指出，gradient适用于任何维度：

numpy.gradient(f, *varargs)

返回N维数组的梯度。

梯度是使用内部的中心差和边界上的第一个差来计算的。因此，返回的梯度具有与输入数组相同的形状。

参数:

f: array_like.包含标量函数样本的N维数组。

*varargs: 0、1或N标量指定每个方向上的采样距离，即: dx、dy、dz、...默认距离为1。

返回:

g: ndarray.与f形状相同的N个数组，给出f对每个维度的导数。

看起来你应该能够像你所期望的那样将你的二维码扩展到3D。