El mòdul numpy de Python proporciona una funció anomenada numpy.diff per calcular la nthdiferència discreta al llarg de l'eix donat. Si 'x' és la matriu d'entrada, llavors la primera diferència ve donada per out[i]=x[i+1]-a[i]. Podem calcular la diferència més gran utilitzant diff recursivament. El mòdul numpy de Python proporciona una funció anomenada numpy.diff per calcular l'enèsima diferència discreta al llarg de l'eix donat. Si 'x' és la matriu d'entrada, aleshores la primera diferència ve donada per out[i]=x[i+1]-a[i]. Podem calcular la diferència més gran utilitzant dif recursivament.
Sintaxi
numpy.diff(a, n=1, axis=-1, prepend=, append=)
Paràmetres
x: array_like
Aquest paràmetre defineix la matriu font els elements de la qual deferència discreta enèsima són els que volem calcular.
com ordenar la llista de matrius en java
n: int (opcional)
Aquest paràmetre defineix el nombre de vegades que es diferencien els valors. Si és 0, la matriu d'origen es retorna tal com és.
afegir, anteposar: array_like (opcional)
Aquest paràmetre defineix un ndarray, que defineix els valors als quals s'aniran afegir o anteposar 'x' , al llarg de l'eix abans de calcular les diferències.
Devolucions:
Aquesta funció retorna un ndarray que conté enèsimas diferències amb la mateixa forma que 'x' i la dimensió és més petita de n . El tipus de diferència entre dos elements qualsevol de 'x' és el tipus de sortida.
Exemple 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,...]
Sortida:
array([0, 1, 2], dtype=uint8) array([1, 1], dtype=uint8) 1
En el codi anterior
què és l'expressió regular java
- Hem importat numpy amb el nom d'àlies np.
- Hem creat una matriu 'arr' utilitzant np.array() funció amb el tipus d 'uint8' .
- Hem declarat la variable 'b' i va assignar el valor retornat de la np.diff() funció.
- Hem passat la matriu 'arr' en la funció.
- Finalment, hem intentat imprimir el valor de 'b' i la diferència entre elements.
A la sortida, mostra les diferències discretes dels elements.
Exemple 2:
import numpy as np x = np.array([11, 21, 41, 71, 1, 12, 33, 2]) y = np.diff(x) x y
Sortida:
array([11, 21, 41, 71, 1, 12, 33, 2]) array([ 10, 20, 30, -70, 11, 21, -31])
Exemple 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
Sortida:
array([[ 60, -20, -29], [-38, 1, 1]]) array([[ 10, 20], [-70, 11], [-31, 11]])
Exemple 4:
import numpy as np x = np.arange('1997-10-01', '1997-12-16', dtype=np.datetime64) y = np.diff(x) y
Sortida:
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]')
En el codi anterior
- Hem importat numpy amb el nom d'àlies np.
- Hem creat una sèrie de dates 'x' utilitzant np.arange() funció amb el tipus d 'datetime64' .
- Hem declarat la variable 'i' i va assignar el valor retornat de la np.diff() funció.
- Hem passat la matriu 'x' en la funció.
- Finalment, hem intentat imprimir el valor de 'i' .
A la sortida, mostra les diferències discretes entre les dates.