logo

numpy.diff() în Python

Modulul numpy al Piton oferă o funcție numită numpy.diff pentru calcularea nthdiferență discretă de-a lungul axei date. Dacă 'X' este matricea de intrare, atunci prima diferență este dată de out[i]=x[i+1]-a[i]. Putem calcula diferența mai mare utilizând diff recursiv. Modulul numpy din Python oferă o funcție numită numpy.diff pentru calcularea celei de-a n-a diferențe discrete de-a lungul axei date. Dacă „x” este tabloul de intrare, atunci prima diferență este dată de out[i]=x[i+1]-a[i]. Putem calcula diferența mai mare utilizând dif recursiv.

Sintaxă

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

Parametrii

x: array_like

Acest parametru definește matricea sursă ale cărei elemente a n-a deferință discretă sunt cele pe care dorim să le calculăm.

instanțiere în java

n: int (opțional)

Acest parametru definește de câte ori se diferențiază valorile. Dacă este 0, atunci tabloul sursă este returnat așa cum este.

adăugați, adăugați: array_like (opțional)

Acest parametru definește un ndarray, care definește valorile care urmează să fie adăugate sau antedate 'X' , de-a lungul axei înainte de a calcula diferențele.

10 milioane

Se intoarce:

Această funcție returnează un ndarray care conține a n-a diferențe având aceeași formă ca 'X,' iar dimensiunea este mai mică de la n . Tipul de diferență dintre oricare două elemente ale 'X' este tipul de ieșire.

Exemplul 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,...] 

Ieșire:

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

În codul de mai sus

  • Am importat numpy cu numele de alias np.
  • Am creat o matrice 'arr' folosind np.array() funcția cu dtype 'uint8' .
  • Am declarat variabila 'b' și a atribuit valoarea returnată a np.diff() funcţie.
  • Am trecut matricea 'arr' in functie.
  • În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui 'b' și diferența dintre elemente.

În rezultat, arată diferențele discrete ale elementelor.

Exemplul 2:

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

Ieșire:

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

Exemplul 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 

Ieșire:

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

Exemplul 4:

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

Ieșire:

 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]') 

În codul de mai sus

  • Am importat numpy cu numele de alias np.
  • Am creat o serie de date 'X' folosind np.arange() funcția cu dtype „datetime64” .
  • Am declarat variabila 'și' și a atribuit valoarea returnată a np.diff() funcţie.
  • Am trecut matricea 'X' in functie.
  • În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui 'și' .

În rezultat, arată diferențele discrete dintre date.