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法律研究在 Numpy 中計算特定軸上的第 n 次離散差分
要計算給定軸上的第 n 次離散差分，請使用 Python Numpy 中的 **MaskedArray.diff()** 方法。第一個差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 給出，沿著給定的軸，更高的差分是透過遞迴使用 diff 計算的 -
軸是使用“**axis**”引數設定的
軸是取差分的軸，預設為最後一個軸。
該函式返回第 n 次差分。輸出的形狀與 a 相同，除了軸，該軸的維度比 n 小。輸出的型別與 a 的任意兩個元素之間的差分的型別相同。在大多數情況下，這與 a 的型別相同。一個值得注意的例外是 datetime64，它會導致 timedelta64 輸出陣列。
prepend、append 引數是在執行差分之前沿軸預先新增到 a 或附加到 a 的值。標量值擴充套件為陣列，在軸方向上的長度為 1，在所有其他軸上的形狀與輸入陣列相同。否則，維度和形狀必須與 a 相同，除了軸。
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 int 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數量 -
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)要計算給定軸上的第 n 次離散差分，請使用 MaskedArray.diff() 方法。第一個差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 給出，沿著給定的軸，更高的差分是透過遞迴使用 diff 計算的。軸是使用“axis”引數設定的。軸是取差分的軸，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: 2022-02-05
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