Python에서 n번째 이산 차분(n-th discrete difference)을 계산하려면 numpy.diff() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 차분은 지정된 축을 따라 out[i] = a[i+1] - a[i]로 정의되며, 그보다 높은 차수의 차분은 diff 함수를 재귀적으로 호출하여 계산됩니다.
diff() 메서드는 n번째 차분 결과를 반환합니다. 출력 배열의 형태는 axis 축을 제외하면 입력 배열 a와 동일하며, 해당 축의 크기는 n만큼 줄어듭니다. 출력의 데이터 타입은 a의 임의의 두 요소 간 차이 타입과 같으며, 대부분의 경우 a의 타입과 동일합니다. 주목할 만한 예외는 datetime64인데, 이 경우 결과는 timedelta64 타입의 배열로 반환됩니다.
numpy.diff()의 주요 매개변수
- 첫 번째 매개변수: 입력 배열입니다.
- 두 번째 매개변수(n): 차분을 수행할 횟수입니다. 0이면 입력 배열이 그대로 반환됩니다.
- 세 번째 매개변수(axis): 차분을 수행할 축으로, 기본값은 마지막 축입니다.
- 네 번째 매개변수(prepend/append): 차분을 수행하기 전에 해당 축을 따라 입력 배열 앞이나 뒤에 추가할 값입니다. 스칼라 값은 axis 방향으로 길이 1인 배열로 확장되며, 나머지 축에서는 입력 배열의 형태를 따릅니다.
단계별 구현
먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.
import numpy as np
array() 메서드를 사용해 NumPy 배열을 생성합니다. 여기에는 int 타입 요소와 함께 nan(결측값)도 포함시켰습니다.
arr = np.array([[10, 15, 30, 65], [80, 87, np.nan, 120]])
생성된 배열을 화면에 출력합니다.
print("Our Array...\n", arr)배열의 차원을 확인합니다.
print("\nDimensions of our Array...\n", arr.ndim)배열의 데이터 타입을 확인합니다.
print("\nDatatype of our Array object...\n", arr.dtype)n번째 이산 차분을 계산하기 위해 numpy.diff() 메서드를 사용합니다. 이 예제에서는 axis=0, 즉 행 방향(세로 축)을 따라 차분을 수행합니다.
print("\nDiscrete difference..\n", np.diff(arr, axis = 0))전체 예제 코드
import numpy as np
# array() 메서드를 사용하여 NumPy 배열 생성
# int 타입 요소에 nan 포함
arr = np.array([[10, 15, 30, 65], [80, 87, np.nan, 120]])
# 배열 출력
print("Our Array...\n", arr)
# 차원 확인
print("\nDimensions of our Array...\n", arr.ndim)
# 데이터 타입 확인
print("\nDatatype of our Array object...\n", arr.dtype)
# numpy.diff() 메서드로 n차 이산 차분 계산
print("\nDiscrete difference..\n", np.diff(arr, axis = 0))실행 결과
Our Array... [[ 10. 15. 30. 65.] [ 80. 87. nan 120.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Discrete difference.. [[70. 72. nan 55.]]
실행 결과를 보면, 2행 4열 배열에 대해 axis=0 방향으로 차분을 수행하여 두 행의 차이인 1행짜리 배열이 반환된 것을 확인할 수 있습니다. nan이 포함된 열은 연산 결과 역시 nan으로 유지됩니다.