在多维数组 numpy 中设置差异 - Python

在 numpy 中，可以使用 diff() 函数来计算数组元素之间的差异，并将其存储在相应的数组中。diff() 函数在许多数值计算和信号处理应用中非常有用。

设置差异

在 numpy 中，使用 diff() 函数计算数组元素之间的差异非常简单。以下是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个包含整数的一维数组。
arr = np.array([1, 3, 6, 10])

# 计算差分并打印结果。
diff = np.diff(arr)
print(diff)

输出：

[2 3 4]

在上面的示例中，我们首先创建一个包含一组整数的一维数组。然后，我们使用 diff() 函数来计算数组元素之间的差异，并将结果存储在一个新数组中。最后，我们将结果打印出来。

处理多维数组

可以将 diff() 函数用于包含多维数组的数组。以下是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个包含整数的二维数组。
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 沿着第一个轴（行）计算差分并打印结果。
diff = np.diff(arr, axis=0)
print(diff)

输出：

[[3 3 3]
 [3 3 3]]

在上面的示例中，我们首先创建一个包含一组整数的二维数组。然后，我们使用 diff() 函数沿着第一个轴（即行）计算数组元素之间的差异，并将结果存储在一个新数组中。最后，我们将结果打印出来。请注意，虽然我们在二维数组中沿着第一个轴计算差异，但我们仍然得到一个二维数组，其中每个元素都是两个相邻行之间的差异。

结论

在 numpy 中，使用 diff() 函数计算数组元素之间的差异非常简单。可以在包含多维数组的数组上使用 diff() 函数，并指定要在哪个轴上计算差异。无论你是在进行数值计算还是信号处理，都可以使用 diff() 函数来处理差异。