多维数组多阶、多步差分及还原计算

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分类专栏： # python 网络公开数据实战 文章标签： python
于 2022-04-29 17:16:25 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/firefox_yau/article/details/124498529
该博客介绍了如何在Python中处理多维数据的多阶、多步差分计算及其还原。内容涵盖了差分的基本概念，包括多阶差分（连续一阶差分）和多步差分（间隔k个数据点的差分），并强调了两者之间的区别。文章提供了一种处理datetime数据和普通数据的方法，并通过示例展示了6阶24步及10阶4步的差分和还原操作。此外，还提供了完整的代码示例，可用于自定义不同维度、阶数和步数的差分还原计算。

数据差分是在数据分析时经常遇到的，本文就多维、多阶、多步差分进行了介绍，并能完成差分计算和差分还原计算。

本计算能自如处理多维数据（Dimension），能处理datetime数据和更多的普通数据。

差分就是

多阶差分是多次进行一阶差分 ，

多步差分就是一阶差分中隔k隔数据进行差分计算

在差分计算中一定要注意多阶或者多步差分的区别。

参考文章 

多阶差分、多步差分的区别及差分计算_firefox_yau的博客-优快云博客

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