Рубрики
Без рубрики

ЧТО ТАКОЕ NUMPY DIFF? ВМЕСТЕ С ПРИМЕРАМИ

Привет гики и добро пожаловать в сегодняшней статье мы обсудим NumPy diff. Наряду с этим мы рассмотрим его синтаксис, различные параметры

Автор оригинала: Team Python Pool.

ЧТО ТАКОЕ NUMPY DIFF? ВМЕСТЕ С ПРИМЕРАМИ

Здравствуйте гики и добро пожаловать в сегодняшнюю статью, мы обсудим NumPy diff. Вместе с ним мы рассмотрим его синтаксис, различные параметры, а также рассмотрим пару примеров. Но сначала попробуем понять его в общих чертах. Numpy-это математический модуль python, который предоставляет функцию под названием diff. Мы можем вычислить дискретную разность n-го порядка вместе с заданной осью, используя Numpy Diff. Разность первого порядка вычисляется по формуле[i+1]-arr[i]. Чтобы вычислить разницу более высокого порядка, мы используем diff в цикле. Теперь мы рассмотрим его синтаксис, а затем его параметры и примеры.

СИНТАКСИС NUMPY DIFF

Ниже приведен общий синтаксис NumPy diff

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

Здесь мы видим, что синтаксис имеет несколько параметров, некоторые необязательные, а некоторые нет. В следующем разделе мы подробно рассмотрим параметры и рассмотрим важность каждого параметра.

ПАРАМЕТРЫ NUMPY DIFF

Как ясно из синтаксиса, всего с ним связано 5 параметров. Мы подробно рассмотрим каждый из них здесь

a: array_like

Он представляет собой входной массив и является обязательным параметром.

n: int

Необязательный параметр, отвечающий за количество раз, когда значения различаются. Если значение не указано, то предполагается, что оно равно 0, а выход совпадает с входом.

ось: int

Ось, вдоль которой должна быть взята разница. По умолчанию она считается последней осью.

PREPEND,APPEND: array_like

Необязательный параметр, отвечающий за то, чтобы значения добавлялись или добавлялись к оси “A” перед выполнением различий. Скалярные значения расширяются до массивов длиной 1 в направлении оси. В противном случае форма и размер должны совпадать с буквой “А”, за исключением оси x.

ПРИМЕРЫ NUMPY DIFF

Теперь давайте рассмотрим несколько примеров NumPy diff

import numpy as ppool.arr([1,2,3,4,5])
print("Input array  : ", arr) 
print("First order difference  : ", ppool.diff(arr,)) 
print("Second order difference : ", ppool.diff(arr,)) 
print("Third order difference  : ", ppool.diff(arr,))

Выход:

Input array  :  [1 2 3 4 5]
First order difference  :  [1 1 1 1]
Second order difference :  [0 0 0]
Third order difference  :  [0 0]

Объяснение

В приведенном выше примере мы видим использование NumPy diff. Здесь мы видим, что мы определили массив. На первом этапе мы не определили значение n. Поэтому по умолчанию он принял его и вернул вход href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_(математика)”>матрица. Для второго случая мы определили так, что получаем [1,1,1,1]. мы можем понимать его как исходную матрицу[1,2,3,4,5]-[0,1,2,3,4]=[1,1,1,1]. Аналогично для следующего шага [1,1,1,1]-[0,1,1,1]=[0,0,0]. Процесс продолжается в цикле, пока мы не достигнем желаемого числа n. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_(математика)”>матрица. Для второго случая мы определили так, что получаем [1,1,1,1]. мы можем понимать его как исходную матрицу[1,2,3,4,5]-[0,1,2,3,4]=[1,1,1,1]. Аналогично для следующего шага [1,1,1,1]-[0,1,1,1]=[0,0,0]. Процесс продолжается в цикле, пока мы не достигнем желаемого числа n.

Должен Читать

  • Функция справки Python
  • Python Max Int | Каково максимальное значение типа данных int
  • Ось Numpy в Python С подробными Примерами
  • Python int to Binary | Integer to Binary Преобразование

Еще Один Пример NUMPY DIFF

import numpy as ppool  
  .array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) 
   
print("Input array  : ", arr) 
print("Difference when axis is 0 : ", ppool.diff(arr,)) 
print("Difference when axis is 1 : ", ppool.diff(arr,))

Выход:

Input array  :  [[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]
Difference when axis is 0 :  [[4 4 4 4]]
Difference when axis is 1 :  [[1 1 1]
 [1 1 1]]

Объяснение

В приведенном выше примере мы видим, что вместо n операция выполняется вдоль оси. Мы также знаем, что если ось не определена, то она предполагает последнюю ось для работы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этой статье мы рассмотрели NumPy diff вместе с его синтаксисом и параметрами. Кроме того, мы также рассмотрели несколько примеров, связанных с операциями, основанными на различных параметрах. Наконец, мы можем сделать вывод, что NumPy diff используется для вычисления n-й дискретной разности вдоль данной кривой. Я надеюсь, что эта статья смогла развеять ваши сомнения. Если у вас есть какие-либо нерешенные сомнения, не стесняйтесь писать их ниже в разделе комментариев. Вы также можете обратиться к другим статьям, связанным с Numpy здесь.

Читайте ещё по теме: