python np.diff()

最新推荐文章于 2025-10-19 15:34:25 发布

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本文介绍如何使用Python的NumPy库计算一维和二维数组的差分，通过实例展示了diff函数的应用，适用于信号处理、数值分析等领域。

转自：https://blog.youkuaiyun.com/u013555719/article/details/83586177

数组中a[n]-a[n-1]

import numpy as np
a=np.array([1, 6, 7, 8, 12])
diff_x1 = np.diff(a)
print("diff_x1",diff_x1)
# diff_x1 [5 1 1 4]
# [6-1,7-6,8-7,12-8]

高维数组同样适用

二维数组

b=np.array([[1, 6, 7, 8, 12],[1, 6, 7, 8, 12]])
diff_x2 = np.diff(b)
print("diff_x2 \n",diff_x2)
# diff_x2
#  [[5 1 1 4]
#  [5 1 1 4]]

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无涯教程-numpy - diff()函数

无涯教程

05-18

1779

的numpy模块提供了一个名为的函数，用于计算沿给定轴的第n离散差。如果是输入数组，则第一个差异由out [i] = x [i + 1] -a [i]给出。我们可以通过递归使用diff来计算更高的差异。Python的numpy模块提供了一个名为numpy.diff的函数，用于计算沿给定轴的第n个离散差。如果" x"是输入数组，则第一个差异由out [i] = x [i + 1] -a [i]给出。我们可以通过递归使用来计算更高的差异。

Numpy中的diff函数和clip函数

weixin_43597208的博客

09-10

754

np.diff() 是 NumPy 库中用于计算数组元素之间差异的函数。它计算数组中相邻元素之间的差值，并返回一个新的数组。如何确保差分之后的数组长度和以前的数组长度保持一致呢？我们只需要在np.diff()的时候增加一个新的参数：prepend。prepend接受的参数其实在数组a进行差分前，需要排到数组a的开头去，形成新的数组后，才进行差分运算。np.clip 是 NumPy 中用于将数组中的值限制在给定范围内的函数。

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一文搞懂 Linux diff 命令：文件与目录比较全解析 + 高级案例

最新发布

qq_48379015的博客

10-19

575

摘要：本文全面介绍Linux文本比较工具diff的核心功能与应用场景，涵盖文件/目录比较、差异分析及补丁生成。重点讲解基础语法（如-u统一格式、-r递归比较）、实用案例（多行修改、目录结构对比）和高级技巧（配合grep过滤、patch应用）。通过并排对比、上下文输出等演示，帮助运维、测试及开发人员快速定位差异，适用于配置管理、代码版本比对等场景。掌握diff可显著提升文件变更分析效率，实现精准差异控制。

python：np.diff() 计算差值和升跌幅百分比

belldeep的专栏

01-29

2786

计算基金净值的差值和升跌幅百分比基金净值文件数据格式: date,jz,ljjz 2016-01-04,1.1141,1.1141 2016-01-05,1.1161,1.1161 2016-01-06,1.1350,1.1350 csv2txt.py # coding=utf-8 import os, sys import datetime import numpy as np i...

np.diff()函数

u011699626的博客

04-25

8626

这里记录一下np.diff()算法的用法。

np.diff函数

weixin_34236869的博客

10-31

667

np.diff函数觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 数组中a[n]-a[n-1] import numpy as np a=np.array([1, 6, 7, 8, 12]) diff_x1 = np.diff(a) print("diff_x1",diff_x1) # diff_x1 [5 1 1 4] # [6-1,7-6,8-7,12-8] 高维数组同样适用二维数...

python np.diff

08-07

acceleration = np.diff(velocity) / np.diff(t[1:]) # 加速度 ``` 3. **金融分析**：价格波动率计算 ```python stock_prices = np.array([120, 122, 118, 115, 117]) daily_returns = np.diff(stock_prices) /...

【NumPy】之常见运算（np.around、np.floor、np.ceil、np.diff)

Lanxiuting1993的博客

11-27

1549

numpy.diff() numpy.diff(a, n=1,axis=-1) 沿着指定轴计算第N维的离散差值参数： a：输入矩阵 n：可选，代表要执行几次差值 axis：默认是最后一个示例： In [29]: x = np.arange(1 , 16).reshape((3 , 5))^M ...: print(x) ...: ...: [[ 1 2 3 4 ...

python中np.diff是后插还是前插

09-23

### Python中`np.diff`函数的差分方式解析在NumPy中，`np.diff`函数实现的是**前向差分（forward difference）**，其数学定义为： $$ \Delta y_i = y_{i+1} - y_i $$ 其中： - $y_i$ 表示序列中第 $i$ 个元素 - $\...

np.diff()

10-01

`np.diff()` 是 NumPy 库中的一个函数，用于沿着指定轴计算第 N 维的离散差值。 ### 功能 `np.diff()` 函数的主要功能是计算数组中相邻元素之间的差值。对于一维数组，它计算 `a[n] - a[n-1]`；对于高维数组，它会...

【Python之numpy库】2.np.diff() 矩阵后一个数减前一个数

若丶尘的博客

08-05

2267

np.diff()函数的使用

numpy 之 np.diff函数

qq_41368074的博客

06-27

3967

这是一个比较实用的函数，作用是实现：数组中元素后一个与前一个的差值，即a[n] - a[n - 1] 用法: out = np.diff(data) 例：输入，[1,2,3,8,7] 则，输出，[1,1,5,-1]

python numpy.diff_教程 | NumPy常用操作

weixin_39633781的博客

12-14

1564

原标题：教程 | NumPy常用操作NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效，因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。在本文中，我们将简单介绍在机器学习和数据科学中应用最广的科学计算库，可以说它的高效令使用 Python 开发机器学习算法成为了可能。此外，我们也常认为正是因为 Num...

python diff函数_使用Python创建你自己的diff工具

weixin_29763721的博客

01-10

2882

为什么我需要自己的diff工具？我经常使用git跟踪我的编码项目、文章、业务工作等等。git的一个美妙之处在于，你可以通过简单地使用其内置的diff功能来轻松地比较你的工作的不同状态。要使用这个功能，你只需要满足两个约束:首先，你需要一个git存储库，其次，该文件需要由git存储库进行跟踪。但是，如果您只想修改单个文件，并将其与旧版本进行比较，所有这些操作都不需要用到git存储库，那该怎么办呢?这...

python numpy.diff_Python Numpy

weixin_39788960的博客

12-04

307

Numpy 基础1. Numpy 安装pip install numpypip install numpy-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2. Numpy 属性importnumpy as nparray= np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(array)#获取维度print("number of dim...

python 中的求导和偏导——diff函数和symbols函数