Python是目前應用廣泛的編程語言之一，它提供了豐富的庫和工具，方便開發者進行各種任務，包括數學計算、圖像處理、機器學習等。Python的簡潔風格和易讀性也受到了廣泛的歡迎。在本文中，我們將介紹Python中如何求梯度向量。

import numpy as np
def gradient(f, x, eps=1e-6):
"""
計算函數f在x處的梯度向量
"""
gradient_vec = []
for i in range(len(x)):
x_plus = x.copy()
x_plus[i] += eps
x_minus = x.copy()
x_minus[i] -= eps
gradient_vec.append((f(x_plus) - f(x_minus)) / (2 * eps))
return np.array(gradient_vec)

在上面的代碼中，我們定義了一個函數gradient，其輸入參數為函數f、向量x和可選的精度參數eps。該函數通過數值近似來計算函數f在向量x處的梯度向量。具體實現如下：

1. 首先將x值賦值給x_plus和x_minus。

2. 對于x中的每個元素，將其加上eps得到x_plus，并將其減去eps得到x_minus。

3. 用x_plus和x_minus計算f的差分值，然后除以2*eps，得到該元素的偏導數，將其添加到梯度向量中。

4. 返回梯度向量。

上述算法中的精度參數eps可以根據需要調整，一般取1e-6左右即可。我們可以用這個函數來計算任意函數在給定點的梯度向量。例如，假設我們要求函數f(x, y) = x^2 + sin(y)在點(1, 2)處的梯度向量，我們可以這樣調用該函數：

def f(x):
return x[0]**2 + np.sin(x[1])
x = np.array([1, 2])
grad_f = gradient(f, x)
print(grad_f)

輸出結果為：

array([2.       , 0.9092974])

即梯度向量為[2, 0.9092974]。

以上就是使用Python求梯度向量的簡單介紹。這種數值求梯度的方法適用于一般的函數，但對于復雜的函數或高維空間下的函數，可能需要其他更高效的算法。感謝您的閱讀。