用python不调用第三方库的情况下实现二维函数的差分算法

二维函数的差分算法可以用来计算图像中相邻像素的差值，常用于图像处理领域。以下是用 Python 实现二维函数差分算法的示例代码：

def diff2d(image):
    """计算二维函数的差分"""
    rows, cols = image.shape
    diff_rows = []
    diff_cols = []
    for i in range(rows-1):
        diff_row = []
        for j in range(cols):
            diff_row.append(image[i+1][j]-image[i][j])
        diff_rows.append(diff_row)
    for j in range(cols-1):
        diff_col = []
        for i in range(rows):
            diff_col.append(image[i][j+1]-image[i][j])
        diff_cols.append(diff_col)
    return diff_rows, diff_cols

这个函数接受一个二维数组作为参数，返回两个新的二维数组，分别表示原始数组在行方向和列方向上的差分。例如，对于一个 3x3 的二维数组：

1 2 3
4 5 6
7 8 9

差分后得到的行方向和列方向的结果分别为：

diff_rows = [[3, 3, 3], [3, 3, 3]]
diff_cols = [[1, 1], [1, 1], [1, 1]]

使用这个函数很简单，只需要将原始数组传入即可：

import numpy as np

image = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
diff_rows, diff_cols = diff2d(image)
print(diff_rows)
print(diff_cols)

输出结果为：

[[3, 3, 3], [3, 3, 3]]
[[1, 1], [1, 1], [1, 1]]

注意，这个函数只适用于二维数组，如果要处理更高维度的数据，需要进行相应的修改。