numpy または scipy には、n 次元の「勾配」fn の逆関数が含まれていますか?
たとえば、「画像」に 2D マトリックスが含まれている場合、次のように動作する関数 inv_gradient が必要です。
(gx, gy) = numpy.gradient(image)
constant_vector_0 = image[0,:] - inv_gradient(gx, gy)[0,:]
constant_vector_1 = image[:,0] - inv_gradient(gx, gy)[:,0]
image == inv_gradient(gx, gy) + tile(constant_vector_0,(shape(image)[0],1)) + transpose(tile(constant_vector_1,(shape(image)[1],1)))