logo

numpy.diff() у Python

Модуль numpy Python надає функцію під назвою numpy.diff для розрахунку nтисдискретна різниця вздовж заданої осі. Якщо 'x' є вхідним масивом, тоді перша різниця задається out[i]=x[i+1]-a[i]. Ми можемо обчислити більшу різницю, використовуючи diff рекурсивно. Модуль numpy Python надає функцію під назвою numpy.diff для обчислення n-ї дискретної різниці вздовж заданої осі. Якщо 'x' є вхідним масивом, то перша різниця визначається як out[i]=x[i+1]-a[i]. Ми можемо обчислити більшу різницю за допомогою диф рекурсивно.

Синтаксис

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

Параметри

x: array_like

Цей параметр визначає вихідний масив, елементи n-го дискретного відхилення якого ми хочемо обчислити.

віртуальна пам'ять

n: int (необов'язковий)

Цей параметр визначає кількість різниць значень. Якщо він дорівнює 0, то вихідний масив повертається таким, яким він є.

додавати, передувати: array_like (необов’язково)

скільки 25 зі 100

Цей параметр визначає ndarray, який визначає значення, до яких буде додано або попереднє 'x' , вздовж осі перед обчисленням різниць.

Повернення:

Ця функція повертає ndarray, що містить n-і різниці, що мають ту саму форму, що й 'x,' і розмір менше від п . Тип різниці між будь-якими двома елементами 'x' це тип виходу.

приклад 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,...] 

Вихід:

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

У наведеному вище коді

розділення рядка bash
  • Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
  • Ми створили масив 'arr' використовуючи np.array() функція з dtype 'uint8' .
  • Ми оголосили змінну 'b' і присвоєно повернуте значення np.diff() функція.
  • Ми пройшли масив 'arr' у функції.
  • Нарешті, ми спробували надрукувати значення 'b' і різниця між елементами.

У вихідних даних він показує дискретні різниці елементів.

приклад 2:

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

Вихід:

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

приклад 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 

Вихід:

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

Приклад 4:

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

Вихід:

 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]') 

У наведеному вище коді

  • Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
  • Ми створили масив дат 'x' використовуючи np.arange() функція з dtype 'datetime64' .
  • Ми оголосили змінну 'та' і присвоєно повернуте значення np.diff() функція.
  • Ми пройшли масив 'x' у функції.
  • Нарешті, ми спробували надрукувати значення 'та' .

У вихідних даних він показує дискретні відмінності між датами.

java упс поняття