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法學在 Python 中計算給定軸上的第 n 次離散差分
要計算第 n 次離散差分，可以使用 numpy.diff() 方法。第一次差分由 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。diff() 方法返回第 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 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。
第一個引數是輸入陣列。第二個引數是 n，即值被差分的次數。如果為零，則輸入按原樣返回。第三個引數是取差分的軸，預設為最後一個軸。第四個引數是在執行差分之前，沿軸預先附加到輸入陣列的值。標量值擴充套件為在軸方向上長度為 1 的陣列，並且沿著所有其他軸具有輸入陣列的形狀。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
使用 array() 方法建立一個 numpy 陣列。我們添加了 int 型別的元素和 nan：
arr = np.array([[10, 15, 30, 65], [80, 87, 100, np.nan]])
顯示陣列：
print("Our Array...\n",arr)檢查維度：
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
獲取資料型別：
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)要計算第 n 次離散差分，可以使用 numpy.diff() 方法。第一次差分由 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：
print("\nDiscrete difference..\n",np.diff(arr, axis = 1))
示例
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type with nan
arr = np.array([[10, 15, 30, 65], [80, 87, 100, np.nan]])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# To calculate the n-th discrete difference, use the numpy.diff() method
# 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.
print("\nDiscrete difference..\n",np.diff(arr, axis = 1))輸出
Our Array... [[ 10. 15. 30. 65.] [ 80. 87. 100. nan]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Discrete difference.. [[ 5. 15. 35.] [ 7. 13. nan]]
更新於：2022年2月28日
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