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法學在 NumPy 中設定差分次數後計算第 n 次離散差分
要計算沿給定軸的第 n 次離散差分，請在 Python NumPy 中使用 **MaskedArray.diff()** 方法。“n”引數用於設定差分值的次數。如果為零，則按原樣返回輸入。
該函式返回第 n 次差分。輸出的形狀與 a 相同，除了軸的維度比 n 小。輸出的型別與 a 的任意兩個元素之間的差的型別相同。在大多數情況下，這與輸入的型別相同。一個值得注意的例外是 datetime64，它會產生 timedelta64 輸出陣列。
prepend 和 append 引數是在執行差分之前沿軸預先新增到輸入或附加到輸入的值。標量值將擴充套件為沿軸方向長度為 1 且沿所有其他軸方向具有輸入陣列形狀的陣列。否則，維度和形狀必須與 a 相同，除了沿軸方向。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np import numpy.ma as ma
使用 numpy.array() 方法建立一個包含整數元素的陣列：
arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("Array...
", arr)建立一個掩碼陣列並將其中一些掩碼為無效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 0, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)獲取掩碼陣列的型別：
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
獲取掩碼陣列的維度：
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)獲取掩碼陣列的形狀：
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)
獲取掩碼陣列的元素個數：
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)要計算沿給定軸的第 n 次離散差分，請在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.diff() 方法。“n”引數用於設定差分值的次數。如果為零，則按原樣返回輸入。
print("
Result..
.", np.diff(maskArr, n = 2))
示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("Array...
", arr)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 0, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)
# Get the type of the masked array
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
# Get the dimensions of the Masked Array
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)
# Get the shape of the Masked Array
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)
# Get the number of elements of the Masked Array
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
# To calculate the n-th discrete difference along the given axis, use the MaskedArray.diff() method in Python Nump
# The "n" parameter is used to set the number of times values are differenced.
# If zero, the input is returned as-is.
print("
Result..
.", np.diff(maskArr, n = 2))輸出
Array... [[65 68 81] [93 33 76] [73 88 51] [62 45 67]] Our Masked Array... [[-- 68 81] [93 33 76] [73 -- 51] [62 45 67]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 3) Number of elements in the Masked Array... 12 Result.. . [[--] [103] [--] [39]]
更新於：2022年2月5日
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