Numpy modülü Python adı verilen bir işlev sağlar numpy.diff n'yi hesaplamak içinbuverilen eksen boyunca ayrık fark. Eğer 'X' giriş dizisi ise, ilk fark out[i]=x[i+1]-a[i] ile verilir. Diff'i yinelemeli olarak kullanarak daha yüksek farkı hesaplayabiliriz. Python'un numpy modülü, verilen eksen boyunca n'inci ayrık farkı hesaplamak için numpy.diff adlı bir işlev sağlar. Giriş dizisi 'x' ise, ilk fark out[i]=x[i+1]-a[i] ile verilir. Daha yüksek farkı kullanarak hesaplayabiliriz. fark tekrarlı.
Sözdizimi
numpy.diff(a, n=1, axis=-1, prepend=, append=)
Parametreler
x: dizi_benzeri
Bu parametre, ayrık referanstaki öğeleri hesaplamak istediğimiz öğeler olan kaynak diziyi tanımlar.
n: int(isteğe bağlı)
java hepsini değiştir
Bu parametre, değerlerin kaç kez farklılaştığını tanımlar. Eğer 0 ise kaynak dizi olduğu gibi döndürülür.
ekle, başına ekle: array_like(isteğe bağlı)
Bu parametre, eklenecek veya başına eklenecek değerleri tanımlayan bir ndarray'i tanımlar. 'X' , farkları hesaplamadan önce eksen boyunca.
Şehzad poonawala
İadeler:
Bu işlev, aynı şekle sahip n'inci farkları içeren bir ndarray döndürür. 'X,' ve boyut daha küçüktür N . Herhangi iki öğe arasındaki farkın türü 'X' çıktı türüdür.
Örnek 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,...]
Çıktı:
array([0, 1, 2], dtype=uint8) array([1, 1], dtype=uint8) 1
Yukarıdaki kodda
- Numpy'yi np takma adıyla içe aktardık.
- Bir dizi oluşturduk 'var' kullanarak np.dizi() dtype ile işlev 'uint8' .
- Değişkeni bildirdik 'B' ve döndürülen değeri atadı np.diff() işlev.
- Diziyi geçtik 'var' fonksiyonda.
- Son olarak değerini yazdırmaya çalıştık. 'B' ve elementler arasındaki fark.
Çıktıda, elemanların ayrık farklılıkları gösterilir.
Örnek 2:
import numpy as np x = np.array([11, 21, 41, 71, 1, 12, 33, 2]) y = np.diff(x) x y
Çıktı:
git durumu
array([11, 21, 41, 71, 1, 12, 33, 2]) array([ 10, 20, 30, -70, 11, 21, -31])
Örnek 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
Çıktı:
tostring java yöntemi
array([[ 60, -20, -29], [-38, 1, 1]]) array([[ 10, 20], [-70, 11], [-31, 11]])
Örnek 4:
import numpy as np x = np.arange('1997-10-01', '1997-12-16', dtype=np.datetime64) y = np.diff(x) y
Çıktı:
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]')
Yukarıdaki kodda
- Numpy'yi np takma adıyla içe aktardık.
- Bir tarih dizisi oluşturduk 'X' kullanarak np.arange() dtype ile işlev 'tarihsaat64' .
- Değişkeni bildirdik 'Ve' ve döndürülen değeri atadı np.diff() işlev.
- Diziyi geçtik 'X' fonksiyonda.
- Son olarak değerini yazdırmaya çalıştık. 'Ve' .
Çıktıda tarihler arasındaki ayrık farklar gösterilir.