在 Python 中计算无符号整数数组的第 n 个离散差值
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要计算第 n 个离散差值，请使用 numpy.diff() 方法。第一个差值由给定轴上的 out[i] = a[i+1] - a[i] 给出，更大的差值通过递归使用 diff 计算。第一个参数是输入数组。第二个参数是 n，即值被差分的次数。如果为零，则按原样返回输入。第三个参数是进行差分的轴，默认为最后一个轴。
第四个参数是在执行差分之前沿轴添加或附加到输入数组的值。标量值扩展为在轴方向上长度为 1 的数组，输入数组的形状沿所有其他轴。否则，尺寸和形状必须与沿轴除外的元素相匹配。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
使用 array() 方法创建 numpy 数组。我们添加了无符号类型的元素。对于无符号整数数组，结果也将是无符号的 −
arr = np.array([1,0], dtype=np.uint8)
显示数组 −
print("我们的数组...\n",arr)
检查维度 −
print("\n我们的数组的维度...\n",arr.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)
计算第 n 个离散差异，使用 numpy.diff() 方法。第一个差异由 out[i] = a[i+1] - a[i] 沿给定轴给出，更大的差异通过递归使用 diff − 计算。
print("\nDiscrete difference..\n",np.diff(arr))
示例
import numpy as np
# 使用 array() 方法创建 numpy 数组
# 我们添加了无符号类型的元素
# 对于无符号整数数组，结果也将是无符号的。
arr = np.array([1,0], dtype=np.uint8)
# 显示数组
print("我们的数组...\n",arr)
# 检查维度
print("\n我们的数组的维度...\n",arr.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)
# 要计算第 n 个离散差异，请使用 numpy.diff() 方法
# 第一个差异由给定轴上的 out[i] = a[i+1] - a[i] 给出，更高的差异通过递归使用 diff 计算。
print("\n离散差异..\n",np.diff(arr))
输出
我们的数组... [1 0] 我们的数组的维度... 1 我们的数组对象的数据类型... uint8 离散差异.. [255]
