Python 中的 numpy.diff()

Python 的 numpy 模块提供了一个名为 numpy.diff 的函数，用于计算给定轴上的第 n 个离散差分。如果 'x' 是输入数组，则第一个差分由 out[i]=x[i+1]-a[i] 给出。我们可以使用 diff 递归地计算更高的差分。Python 的 numpy 模块提供了一个名为 numpy.diff 的函数，用于计算给定轴上的第 n 个离散差分。如果 'x' 是输入数组，则第一个差分由 out[i]=x[i+1]-a[i] 给出。我们可以使用 diff 递归地计算更高的差分。

语法

参数

x: array_like

此参数定义了要计算其第 n 个离散差分的源数组的元素。

n: int（可选）

此参数定义了值被差分的次数。如果为 0，则源数组将原样返回。

append, prepend: array_like（可选）

此参数定义一个 ndarray，它定义了在计算差分之前要沿着轴附加或预先附加到 'x' 的值。

返回值

此函数返回一个 ndarray，其中包含第 n 个差分，形状与 'x' 相同，并且维度小于 n。'x' 的任意两个元素之间的差分类型是输出的类型。

示例 1

输出

array([0, 1, 2], dtype=uint8)
array([1, 1], dtype=uint8)
1

在上面的代码中

• 我们使用别名 np 导入了 numpy。
• 我们使用 np.array() 函数创建了一个数组 'arr'，数据类型为 'uint8'。
• 我们声明了变量 'b' 并为其分配了 np.diff() 函数的返回值。
• 我们在函数中传递了数组 'arr'。
• 最后，我们尝试打印 'b' 的值和元素之间的差分。

在输出中，它显示了元素的离散差分。

示例 2

输出

array([11, 21, 41, 71,  1, 12, 33,  2])
array([ 10,  20,  30, -70,  11,  21, -31])

示例 3

输出

array([[ 60, -20, -29],
       	[-38,   1,   1]])
array([[ 10,  20],
       	[-70,  11],
       	[-31,  11]])

示例 4

输出

array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       	1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       	1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       	1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], dtype='timedelta64[D]')

在上面的代码中

• 我们使用别名 np 导入了 numpy。
• 我们使用 np.arange() 函数创建了一个日期数组 'x'，数据类型为 'datetime64'。
• 我们声明了变量 'y' 并为其分配了 np.diff() 函数的返回值。
• 我们在函数中传递了数组'x'。
• 最后，我们尝试打印 'y' 的值。

在输出中，它显示了日期之间的离散差分。