logo

numpy.diff() v Pythonu

Modul numpy za Python zagotavlja funkcijo, imenovano numpy.diff za izračun nthdiskretna razlika vzdolž dane osi. če 'x' je vhodna matrika, potem je prva razlika podana z out[i]=x[i+1]-a[i]. Večjo razliko lahko izračunamo z rekurzivno uporabo diff. Modul numpy v Pythonu ponuja funkcijo, imenovano numpy.diff, za izračun n-te diskretne razlike vzdolž dane osi. Če je 'x' vhodna matrika, potem je prva razlika podana z out[i]=x[i+1]-a[i]. Večjo razliko lahko izračunamo z uporabo razl rekurzivno.

je kat timpf odvetnica

Sintaksa

 numpy.diff(a, n=1, axis=-1, prepend=, append=) 

Parametri

x: array_like

Ta parameter definira izvorno matriko, katere elementi n-te diskretne razlike so tisti, ki jih želimo izračunati.

n: int (neobvezno)

Ta parameter določa, kolikokrat se vrednosti razlikujejo. Če je 0, se izvorna matrika vrne takšna, kot je.

pripni, pred: array_like (neobvezno)

Ta parameter definira ndarray, ki definira vrednosti, ki bodo dodane ali prednje 'x' , vzdolž osi pred izračunom razlik.

Vrne:

Ta funkcija vrne ndarray, ki vsebuje n-te razlike, ki imajo enako obliko kot 'x,' in dimenzija je manjša od n . Vrsta razlike med katerima koli dvema elementoma 'x' je vrsta izhoda.

Primer 1:

 import numpy as np arr = np.array([0, 1, 2], dtype=np.uint8) arr b=np.diff(arr) b arr[2,...] - arr[1,...] - arr[0,...] 

Izhod:

 array([0, 1, 2], dtype=uint8) array([1, 1], dtype=uint8) 1 

V zgornji kodi

  • Uvozili smo numpy z vzdevkom np.
  • Ustvarili smo niz 'arr' uporabo np.array() funkcijo z dtype 'uint8' .
  • Spremenljivko smo deklarirali 'b' in dodelil vrnjeno vrednost np.diff() funkcijo.
  • Prešli smo niz 'arr' v funkciji.
  • Nazadnje smo poskušali natisniti vrednost 'b' in razlika med elementi.

V izhodu prikazuje diskretne razlike elementov.

Primer 2:

 import numpy as np x = np.array([11, 21, 41, 71, 1, 12, 33, 2]) y = np.diff(x) x y 

Izhod:

 array([11, 21, 41, 71, 1, 12, 33, 2]) array([ 10, 20, 30, -70, 11, 21, -31]) 

Primer 3:

 import numpy as np x = np.array([[11, 21, 41], [71, 1, 12], [33, 2, 13]]) y = np.diff(x, axis=0) y z = np.diff(x, axis=1) z 

Izhod:

 array([[ 60, -20, -29], [-38, 1, 1]]) array([[ 10, 20], [-70, 11], [-31, 11]]) 

Primer 4:

 import numpy as np x = np.arange('1997-10-01', '1997-12-16', dtype=np.datetime64) y = np.diff(x) y 

Izhod:

 array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], dtype='timedelta64[D]') 

V zgornji kodi

  • Uvozili smo numpy z vzdevkom np.
  • Ustvarili smo niz datumov 'x' uporabo np.arange() funkcijo z dtype 'datetime64' .
  • Spremenljivko smo deklarirali 'in' in dodelil vrnjeno vrednost np.diff() funkcijo.
  • Prešli smo niz 'x' v funkciji.
  • Nazadnje smo poskušali natisniti vrednost 'in' .

V izhodu prikazuje diskretne razlike med datumi.

primerljiva java