関数が返す配列はnumpy.gradient、データポイントの数/データポイントの間隔によって異なります。これは予想される動作ですか？例えば：
y = lambda x: x
x1 = np.arange(0,10,1)
x2 = np.arange(0,10,0.1)
x3 = np.arange(0,10,0.01)
plt.plot(x1,np.gradient(y(x1)),'r--o')
plt.plot(x2,np.gradient(y(x2)),'b--o')
plt.plot(x3,np.gradient(y(x3)),'g--o')
プロットを返します。
y(x1) の勾配のみが正しい結果を返します。ここで何が起こっているのですか？numpy を使用して数値導関数を計算するより良い方法はありますか?
乾杯