在 Numpy 中计算连续元素之间的差异并附加数字数组
要计算掩码数组的连续元素之间的差异，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.ediff1d()方法。"to_end"参数设置要附加在返回差异末尾的数字数组。此函数相当于考虑掩码值的numpy.ediff1d，有关详细信息，请参阅numpy.ediff1d。掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码要么是nomask，表示关联
在 Numpy 中计算连续元素之间的差异并附加一个数字
要计算掩码数组的连续元素之间的差异，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.ediff1d()方法。"to_end"参数设置要附加在返回差异末尾的数字。此函数相当于考虑掩码值的numpy.ediff1d，有关详细信息，请参阅numpy.ediff1d。掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码要么是nomask，表示关联数组
在 Python ma.MaskedArray 中计算沿轴 0 的第 n 个离散差异
要计算沿给定轴的第n个离散差异，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.diff()方法。第一个差异由沿给定轴的out[i]=a[i+1]-a[i]给出，更大的差异通过递归使用diff−计算使用"axis"参数设置轴轴是沿其进行差异的轴，默认为最后一个轴。该函数返回第n个差异。输出的形状与a相同，只是沿轴的尺寸小n。输出的类型与
在 Numpy 中计算沿特定轴的第 n 个离散差异
要计算沿给定轴的第n个离散差异，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.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−计算使用"axis"参数设置轴axis是沿其进行差异的轴，默认为最后一个轴。该函数返回第n个差异。输出的形状与a相同，但沿轴的尺寸小n。输出的
在 Numpy 中计算第 n 个离散差值
要计算沿给定轴的第n个离散差值，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.diff()方法。第一个差值由沿给定轴的out[i]=a[i+1]-a[i]给出，更大的差值通过递归使用diff计算。该函数返回第n个差值。输出的形状与a相同，但沿轴的维度小n。输出的类型与a中任意两个元素之间的差值的类型相同。在大多数情况下，这与a的类型相同。一
在 Numpy 中计算轴 1 上掩码数组元素的最小值
要计算沿给定轴的掩码数组元素的最小值，请使用PythonNumpy−中的MaskedArray.min()方法使用"axis"参数设置轴axis是要沿其进行操作的轴函数min()返回一个保存结果的新数组。如果指定了out，则返回out。out参数是用于放置结果的备用输出数组。必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度。fill_value
在 Numpy 中计算轴 0 上掩码数组元素的最小值
要计算沿给定轴的掩码数组元素的最小值，请使用PythonNumpy−中的MaskedArray.min()方法使用"axis"参数设置轴axis是要沿其进行操作的轴函数min()返回一个保存结果的新数组。如果指定了out，则返回out。out参数是用于放置结果的备用输出数组。必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度。fill_value
在 Numpy 中计算沿给定轴的掩码数组元素的最小值
要计算沿给定轴的掩码数组元素的最小值，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.min()方法。轴使用"axis"参数设置。axis是要沿其进行操作的轴。函数min()返回一个保存结果的新数组。如果指定了out，则返回out。out参数是用于放置结果的备用输出数组。必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度。fill_value是用于填充掩码值的值。如果为No
在 Numpy 中设置值差分次数后计算第 n 个离散差分
要计算沿给定轴的第n个离散差分，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.diff()方法。"n"参数用于设置值差分次数。如果为零，则按原样返回输入。该函数返回第n个差分。输出的形状与a相同，但沿轴的维度小n。输出的类型与a中任意两个元素之间的差分类型相同。在大多数情况下，这与输入的类型相同。一个值得注意的例外是datetime64
在 Numpy 中计算沿轴 1 的第 n 个离散差异
要计算沿给定轴的第n个离散差异，请使用PythonNumpy中的MaskedArray.diff()方法。第一个差异由沿给定轴的out[i]=a[i+1]-a[i]给出，更大的差异通过递归使用diff−计算使用"axis"参数设置轴轴是沿其进行差异的轴，默认为最后一个轴。该函数返回第n个差异。输出的形状与a相同，但沿轴的尺寸小n。输出的类型与
