Gradient Numeric Multidimensional cu np.gradient în NumPy

Spre deosebire de diff(), funcția np.gradient() returnează un array de aceeași lungime cu cel de intrare, calculând derivata prin metoda diferențelor centrale în punctele interioare și diferențe unilaterale la capete. Pentru matrice 2D, returnează două matrice reprezentând derivatele parțiale pe direcțiile X și Y.

import numpy as np

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=float)
# f(x) = x^2, deci f'(x) = 2x
f = x**2

gradient = np.gradient(f, 1.0)  # pasul dx = 1.0
print("Derivata numerică calculată:", gradient)
# Ieșire: [1. 2. 4. 6. 7.] (apropiat de 2x teoretic)