NumPy數組中沿給定軸的一階差分

Question

#compute first differences of 1d array 
from numpy import * 

x = arange(10) 
y = zeros(len(x)) 

for i in range(1,len(x)): 
    y[i] = x[i] - x[i-1] 
print y 

上面的代碼工作正常，但必須至少有一個簡單的pythonesque方法才能做到這一點，而無需使用for循環。有什麼建議麼？

Answer 1

是的，這恰恰是一種循環numpy元素操作。你只需要學習採取正確的數組片。

x = numpy.arange(10) 
y = numpy.zeros(x.shape) 

y[1:] = x[1:] - x[:-1] 

print y 

Answer 2

y = [item - x[i - 1] for i, item in enumerate(x[1:])] 

如果您需要訪問一個項目的索引，而遍歷它，enumerate()是Python的方式。此外，在這種情況下，列表理解更具可讀性。

此外，你不應該使用野生進口（from numpy import *）。它總是會導入超過您的需要並導致不必要的含糊。相反，只需import numpy或導入您需要的內容，例如

from numpy import arange, zeros 

Answer 3

什麼：

diff(x) 
# array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) 

Answer 4

幾個NumPy的內置命令將做的工作 - 特別是差異，ediff1d和梯度。

我懷疑ediff1d是用於OP描述的特定鑄造更好的選擇 - 沿着即，第一階差分 - 不同於其他兩個，ediff1d被acdtually定向/僅限於這種特定的情況下使用單軸（或一維陣列的軸）。

>>> import numpy as NP 
>>> x = NP.random.randint(1, 10, 10) 
>>> x 
    array([4, 6, 6, 8, 1, 2, 1, 1, 5, 4]) 

>>> NP.ediff1d(x) 
    array([ 2, 0, 2, -7, 1, -1, 0, 4, -1]) 

Answer 5

下面是我用了很多的同時，將圖案：

from itertools import izip

d = [a-b for a,b in izip(x[1:],x[:-1])]