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法学在 Python 中计算给定轴上的第 n 次离散差分
要计算第 n 次离散差分，可以使用 numpy.diff() 方法。第一次差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 给出，沿着给定的轴，更高的差分是通过递归使用 diff 计算的。diff() 方法返回第 n 次差分。输出的形状与 a 相同，除了轴的维度比 n 小。输出的类型与 a 的任意两个元素之间的差的类型相同。在大多数情况下，这与 a 的类型相同。一个值得注意的例外是 datetime64，它会导致 timedelta64 输出数组。
第一个参数是输入数组。第二个参数是 n，即值被差分的次数。如果为零，则输入按原样返回。第三个参数是取差分的轴，默认为最后一个轴。第四个参数是在执行差分之前，沿轴预先附加到输入数组的值。标量值扩展为在轴方向上长度为 1 的数组，并且沿着所有其他轴具有输入数组的形状。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
使用 array() 方法创建一个 numpy 数组。我们添加了 int 类型的元素和 nan：
arr = np.array([[10, 15, 30, 65], [80, 87, 100, np.nan]])
显示数组：
print("Our Array...\n",arr)检查维度：
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
获取数据类型：
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)要计算第 n 次离散差分，可以使用 numpy.diff() 方法。第一次差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 给出，沿着给定的轴，更高的差分是通过递归使用 diff 计算的：
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))输出
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]]
更新于：2022年2月28日
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