n번째 이산 차이를 계산하려면 numpy.diff() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 차이는 주어진 축을 따라 out[i] =a[i+1] - a[i]로 주어지며, diff를 재귀적으로 사용하여 더 높은 차이를 계산합니다. 첫 번째 매개변수는 입력 배열입니다. 두 번째 매개변수는 n, 즉 값이 다른 횟수입니다. 0이면 입력이 있는 그대로 반환됩니다. 세 번째 매개변수는 차이가 취해진 축이며 기본값은 마지막 축입니다.
네 번째 매개변수는 차이를 수행하기 전에 축을 따라 입력 배열에 추가하거나 추가할 값입니다. 스칼라 값은 축 방향으로 길이가 1이고 다른 모든 축을 따라 입력 배열의 모양이 1인 배열로 확장됩니다. 그렇지 않으면 축을 따르는 것을 제외하고 치수와 모양이 일치해야 합니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import numpy as np
array() 메서드를 사용하여 numpy 배열 만들기. unsigned 유형의 요소를 추가했습니다. 부호 없는 정수 배열의 경우 결과도 부호가 없습니다. −
arr = np.array([1,0], dtype=np.uint8)
배열 표시 -
print("Our Array...\n",arr) 치수 확인 -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
데이터 유형 가져오기 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) n번째 이산 차이를 계산하려면 numpy.diff() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 차이는 out[i] =a[i+1] - a[i]로 주어진 축을 따라 주어지며, 더 높은 차이는 diff를 재귀적으로 사용하여 계산됩니다 -
print("\nDiscrete difference..\n",np.diff(arr))
예
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of unsigned type
# For unsigned integer arrays, the results will also be unsigned.
arr = np.array([1,0], dtype=np.uint8)
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# To calculate the n-th discrete difference, use the numpy.diff() method
# The first difference is given by out[i] = a[i+1] - a[i] along the given axis, higher differences are calculated by using diff recursively.
print("\nDiscrete difference..\n",np.diff(arr)) 를 사용하여 계산됩니다. 출력
Our Array... [1 0] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... uint8 Discrete difference.. [255]