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法律研究在 Numpy 中計算第 n 次離散差分
要沿給定軸計算第 n 次離散差分，請在 Python Numpy 中使用 **MaskedArray.diff()** 方法。沿給定軸的第一次差分由 out[i] = a[i+1] - a[i]給出，更高的差分是透過遞迴使用 diff 計算的。
該函式返回第 n 次差分。輸出的形狀與 a 相同，但沿軸的維度較小 n。輸出的型別與 a 的任何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附加或附加到 a 的值。標量值擴充套件為陣列，其長度在軸方向上為 1，並且在所有其他軸上都具有輸入陣列的形狀。否則，維度和形狀必須與 a 匹配，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數量 -
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)要沿給定軸計算第 n 次離散差分，請在 Python Numpy 中使用 MaskedArray.diff() 方法 -
print("
Result..
.", np.diff(maskArr))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
print("
Result..
.", np.diff(maskArr))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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