logo

numpy.diff() u Pythonu

Modul numpy od Piton pruža funkciju tzv numpy.diff za izračunavanje nthdiskretna razlika duž zadane osi. Ako 'x' je ulazni niz, tada je prva razlika dana izrazom out[i]=x[i+1]-a[i]. Veću razliku možemo izračunati rekurzivnom upotrebom diff. Modul numpy u Pythonu pruža funkciju zvanu numpy.diff za izračunavanje n-te diskretne razlike duž zadane osi. Ako je 'x' ulazni niz, tada je prva razlika dana izrazom out[i]=x[i+1]-a[i]. Veću razliku možemo izračunati pomoću dif rekurzivno.

Sintaksa

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

Parametri

x: sličan_nizu

Ovaj parametar definira izvorni niz čiji su elementi n-tog diskretnog odstupanja oni koje želimo izračunati.

n: int (izborno)

Ovaj parametar definira koliko puta se vrijednosti razlikuju. Ako je 0, tada se izvorni niz vraća kakav jest.

dodati, dodati ispred: array_like (izborno)

Ovaj parametar definira ndarray, koji definira vrijednosti koje će se dodati ili dodati ispred 'x' , duž osi prije izračunavanja razlika.

Povratak:

Ova funkcija vraća niz koji sadrži n-tu razliku istog oblika kao 'x,' a dimenzija je manja od n . Vrsta razlike između bilo koja dva elementa 'x' je vrsta izlaza.

kako dobiti trenutni datum u Javi

Primjer 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,...] 

Izlaz:

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

U gornjem kodu

  • Uvezli smo numpy s alias imenom np.
  • Napravili smo niz 'arr' korištenjem np.array() funkcija s dtype 'uint8' .
  • Varijablu smo deklarirali 'b' i dodijelio vraćenu vrijednost np.diff() funkcija.
  • Prošli smo niz 'arr' u funkciji.
  • Na kraju, pokušali smo ispisati vrijednost 'b' i razlika između elemenata.

U izlazu prikazuje diskretne razlike elemenata.

Primjer 2:

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

Izlaz:

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

Primjer 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 

Izlaz:

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

Primjer 4:

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

Izlaz:

 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]') 

U gornjem kodu

podcrtajte koristeći css
  • Uvezli smo numpy s alias imenom np.
  • Napravili smo niz datuma 'x' korištenjem np.arange() funkcija s dtype 'datumvrijeme64' .
  • Varijablu smo deklarirali 'i' i dodijelio vraćenu vrijednost np.diff() funkcija.
  • Prošli smo niz 'x' u funkciji.
  • Na kraju, pokušali smo ispisati vrijednost 'i' .

U izlazu prikazuje diskretne razlike između datuma.