NumPy diff()

import numpy as np

array1 = np.array([1, 3, 6, 10, 15])

# use diff() to calculate difference of  consecutive elements of array1
result = np.diff(array1)

print(result)

# Output: [2 3 4 5]

diff() 语法

diff() 的语法是：

numpy.diff(array, n=1, axis=-1)

diff() 参数

diff() 函数接受以下参数：

• array - 输入数组
• n (可选) - 连续求差的次数
• axis (可选) - 计算差值的轴

diff() 返回值

diff() 函数返回一个数组，其中包含沿指定轴的连续元素之间的差值。

示例 1：2-D 数组的 diff()

axis 参数定义了如何在 2-D 数组中查找连续元素的差值。

• 如果 axis = 0，则按列计算连续元素的差值。
• 如果 axis = 1，则按行计算连续元素的差值。

import numpy as np

array1 = np.array([[1, 3, 6],
                                [2, 4, 8]])

# compute the differences between consecutive elements column-wise (along axis 0)
result1 = np.diff(array1, axis=0)
print("Differences along axis 0 (column-wise):")
print(result1)

# compute the differences between consecutive elements row-wise (along axis 1)
result2 = np.diff(array1, axis=1)
print("\nDifferences along axis 1 (row-wise):")
print(result2)

输出

Differences along axis 0 (column-wise):
[[1 1 2]]

Differences along axis 1 (row-wise):
[[2 3]
 [2 4]]

这里，

• 结果数组 result1 包含 array1 每列的连续元素差值。
• 结果数组 result2 包含 array1 每行的连续元素差值。

示例 2：diff() 中 n 参数的使用

diff() 中的 n 参数允许我们指定连续求差的次数。

默认情况下，n 设置为 1，表示只计算一次连续元素的差值。

import numpy as np

# create a 1D NumPy array
array1 = np.array([1, 4, 9, 16, 25])

# compute the first-order differences by setting n=1
result1 = np.diff(array1, n=1)
print("First-order differences:")
print(result1)

# compute the second-order differences by setting n=2
result2 = np.diff(array1, n=2)
print("\nSecond-order differences:")
print(result2)

输出

First-order differences:
[3 5 7 9]

Second-order differences:
[2 2 2]

在此示例中，

• 结果数组 result1 包含 array1 的连续元素差值。其计算方式为 [4-1, 9-4, 16-9, 25-16]，结果为 [3, 5, 7, 9]。
• 结果数组 result2 包含 result1 的连续元素差值。其计算方式为 [5-3, 7-5, 9-7]，结果为 [2, 2, 2]。