파이썬 numpy.gradient 함수 활용하기

Numpy Gradient 함수 소개:

Numpy의 `numpy.gradient` 함수는 배열의 경사(gradient)를 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수는 다차원 배열의 각 요소에 대해 부분 미분을 계산하여 배열의 경사를 추정합니다. 주로 이미지 처리, 수치해석, 물리학 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

기본 사용법:

`numpy.gradient` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.

import numpy as np

# 1차원 배열의 경사 계산
arr_1d = np.array([1, 2, 4, 7, 11])
gradient_arr = np.gradient(arr_1d)
print("Gradient of 1D array:", gradient_arr)

위 예시 코드에서 `np.gradient(arr_1d)`는 주어진 1차원 배열 `arr_1d`의 각 요소에 대한 경사(기울기)를 계산합니다.

예시 코드:

• 다차원 배열에서의 경사 계산:

# 다차원 배열에서의 경사 계산
arr_2d = np.array([[1, 2, 4], [3, 6, 9]])
gradient_arr_2d = np.gradient(arr_2d)
print("Gradient of 2D array:", gradient_arr_2d)

결론:

`numpy.gradient` 함수는 다차원 배열의 경사를 추정하여 데이터의 변화율을 계산하는 데 사용됩니다. 이를 통해 이미지 처리에서 경계 검출, 물리학에서 기울기 및 힘 필드 계산 등 다양한 응용 분야에서 활용할 수 있습니다. 위 예시 코드를 참고하여 `numpy.gradient` 함수를 활용하여 배열의 경사를 추정해보세요.