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法學研究在NumPy中計算沿軸1的第n階離散差分
要計算沿給定軸的第n階離散差分，請在Python NumPy中使用**MaskedArray.diff()**方法。沿給定軸的第一階差分由**out[i] = a[i+1] - a[i]**給出，更高階的差分是透過遞迴使用diff計算的。
- 軸透過“axis”引數設定。
- 軸是計算差分的軸，預設為最後一個軸。
該函式返回第n階差分。輸出的形狀與a相同，只是在axis軸上的維度減小了n。輸出的型別與a的任意兩個元素之間的差分的型別相同。在大多數情況下，這與a的型別相同。一個顯著的例外是datetime64，它會導致timedelta64輸出陣列。
prepend和append引數是在執行差分之前沿axis軸預先新增到a或附加到a的值。標量值將擴充套件為在axis方向上長度為1，並且沿所有其他軸具有輸入陣列形狀的陣列。否則，維度和形狀必須與a匹配，除了axis軸。
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的某些元素標記為無效：
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階離散差分，請在Python NumPy中使用MaskedArray.diff()方法。沿給定軸的第一階差分由out[i] = a[i+1] - a[i]給出，更高階的差分是透過遞迴使用diff計算的。軸透過“axis”引數設定。軸是計算差分的軸，預設為最後一個軸。
print("
Result..
.", np.diff(maskArr, axis = 1))
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 first difference is given by out[i] = a[i+1] - a[i] along the given axis, higher differences are calculated by using diff recursively.
# The axis is set using the "axis" parameter
# The axis is the axis along which the difference is taken, default is the last axis.
print("
Result..
.", np.diff(maskArr, axis = 1))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.. . [[-- 13] [-60 43] [-- --] [-17 22]]
更新於：2022年2月5日
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