2024-05-15 02:55:15 发布
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我想使用numpy.gradient函数来计算.nc4变量(如土壤湿度/温度)的梯度分量。我的数据的网格间距/分辨率非常小(约9公里),我感兴趣的是计算跨越更大三角洲(如100公里)的梯度。这是否可以单独使用梯度函数,或者我必须对数据进行重磨才能做到这一点
numpy.gradient正在对一阶导数进行2-point centered difference近似。如果您的数据是9公里,并且您希望得到100公里的估算值,那么您需要决定如何计算。为数据拟合一条直线并取斜率?拟合高阶曲线?基本上gradient是使用尽可能少的点,但是如果你想让它跨越100公里,你有更多的点,需要决定如何最好地使用/减少它们
numpy.gradient
gradient
numpy.gradient
正在对一阶导数进行2-point centered difference近似。如果您的数据是9公里,并且您希望得到100公里的估算值,那么您需要决定如何计算。为数据拟合一条直线并取斜率?拟合高阶曲线?基本上gradient
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