2D グリッドに投影した粒子の立方体があり、セル内の雲によって粒子をグリッドに投影し、スカラーで重み付けします。
次に、すべてのグリッド ポイントでのスカラーの勾配が必要です。2D ではこれを使用してnp.gradientおり、x 方向と y 方向の勾配を持つ 2 つの配列を取得します。
gradx, grady = np.gradient(grid)
これを3次元に一般化する方法を知っている人はいますか? 3D のセルの雲は問題ありませんが、形状 (700、700、700) のグリッドが残ります。
私が見る限り、これにnp.gradient対処することはできませんか？
ありがとう、ダニエル
Numpyのドキュメントは、それgradientがどの次元でも機能することを示しています:
numpy.gradient(f, *varargs)N 次元配列の勾配を返します。
勾配は、内部の中央差分と境界での最初の差分を使用して計算されます。したがって、返される勾配は入力配列と同じ形状になります。
パラメーター ：
f: array_like.スカラー関数のサンプルを含む N 次元配列。
*varargs:各方向のサンプル距離を指定する 0、1、または N スカラー。つまり、dx、dy、dz、... デフォルトの距離は 1 です。戻り値 ：
g: ndarray.各次元に関する f の導関数を与える f と同じ形状の N 個の配列。
期待どおりに、2 次元コードを 3D に拡張できるはずです。