Я новичок в использовании numpy.gradient, и мне было интересно, есть ли способ, заданный набором значений наблюдения:
(x1, y1, z1)
(x2,y2, z2)
...
(xn, yn, zn)
с соответствующими выходами
f (x1, y1, z1)
f (x2, y2, z2)
...
f (xn, yn, zn)
(где эти пары генерируются путем моделированияи мы фактически не знаем аналитическую карту из (x, y, z) -> f (x, y, z)), чтобы ввести их в numpy.gradient () и иметь градиент f по отношению к (х, у, г) рассчитывается численно?Я пытался найти примеры и понять документацию, но все еще не уверен, какой вклад этот метод на самом деле принимает.
Заранее спасибо!