numpy gradient函数在变量为array和matrix下求解结果不一致

Question

题目描述 使用numpy gradient函数求取梯度 相关代码 // 请把代码文本粘贴到下方（请勿用图片代替代码） g = img[0:3, 0:3] g=array([[138, 144, 141], [134, 135, 132], [137, 135, 133]], dtype=uint8) gy, gx = np.gradient(g)gy=array([[252. , 247. , 247. ], [127.5, 123.5, 124. ], [ 3. , 0. , 1. ]]) gx=array([[ 6. , 1.5, 253. ], [ 1. , 127. , 253. ], [254. , 126. , 254. ]]) arr=np.array([[138, 144, 141],[134, 135, 132],[137, 135, 133]])arr=array([[138, 144, 141], [134, 135, 132], [137, 135, 133]]) gy, gx = np.gradient(arr)gy=array([[-4. , -9. , -9. ], [-0.5, -4.5, -4. ], [ 3. , 0. , 1. ]]) gx=array([[ 6. , 1.5, -3. ], [ 1. , -1. , -3. ], [-2. , -2. , -2. ]]) 你期待的结果是什么？实际看到的错误信息又是什么？ 为什么两者结果不一致，matrix类型下是怎么计算梯度的？

Answer 1

数据溢出，将matrix类型转为 float然后计算梯度