python - numpy.gradient() 似乎产生错误的边界值(使用一阶差分)

Question

函数 numpy.gradient() (numpy 1.9.0) 似乎有一个关于它如何计算边界(开始和结束)值的问题(我知道它使用一阶差分，而计算中心值使用中心差异)。例如考虑以下示例:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 4])
arrgrad = np.gradient(arr)

我希望 arrgrad 获得这些值

[ 1.   1.5  2. ]

即

arrgrad[0] = (2-1)/1 = 1
arrgrad[1] = (4-1)/2 = 1.5  
arrgrad[2] = (4-2)/1 = 2

但我得到了结果

[ 0.5  1.5  2.5]

然而，1.8.1 版(从 https://github.com/numpy/numpy/blob/v1.8.1/numpy/lib/function_base.py 获得)的 numpy.gradient() 的行为似乎产生了正确的结果。

上面描述的错误行为是错误的结果吗？ (我使用的是 Python 3.4.2，64 位。)

Answer 1

显然，332d628 在 1.8.1 和 1.9.0 之间更改了计算梯度的方式| ，因此边界元素现在也使用二阶精确近似计算，而以前它们仅是一阶精确。

但是，numpy 网站上的文档不包括 1.9.0 文档，只包括 1.8.1，因此要查看正确的文档，您可以使用 np.source(np.gradient)或 print(np.gradient.__doc__)。