python偏微分方程的实现

在物理海洋学中，有许多偏微分方程，那么如何利用编程去实现呢？由于我平时主要用的是python，本文将主要介绍利用python去实现偏微分方程的方法。

以下列方程为例：

式1右边项的中括号内部的偏微分主要用的是np.gradient()，具体如下：

np.gradient(array,axis=0)表示若数组大于1D，向图1数据都是2D的，那么我们可以用axis去表示你想求得具体哪个维度的梯度（偏微分）。

对于np.gradient()的一些基本解释：

对于1维的数组：两个边界的元素直接用后一个减去前一个值，得到梯度，即b − a ；

对于中间的元素，取相邻两个元素差的一半，即( c − a ) / 2。

如：

In [2]: f = np.array([1, 2, 4, 7, 11, 16], dtype=np.float)

In [3]: np.gradient(f)

Out[3]: array([1. , 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5. ])

对于2维数组：分别计算每个维度上的梯度，每个维度上的梯度和上面的1维数组梯度求法相同。

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