NumPy ufuncs – Differences

NumPy er et populært bibliotek til Python, der gør det muligt at arbejde med store, multidimensionelle arrays og matematikoperationer på disse arrays. En af de vigtige funktioner i NumPy er ufuncs eller universal functions, der tillader elementvise operationer på arrays. I denne artikel vil vi fokusere på en bestemt ufunc i NumPy, nemlig differences, der giver os mulighed for at beregne forskellen mellem elementerne i et array.

Introduktion til NumPy differences

NumPy differences-funktionen er designet til at beregne forskellen mellem elementerne i et array. Den returnerer et nyt array, hvor hver værdi er forskellen mellem to efterfølgende værdier i det oprindelige array. Der er forskellige metoder til at beregne forskellene, herunder første-orden, anden-orden og tredje-orden differences.

Første-orden differences

Den første-orden differences beregnes ved at trække det næste element fra det aktuelle element i arrayet. For eksempel, hvis vi har et array [1, 3, 6, 10], vil første-orden differences være [3-1, 6-3, 10-6], som giver [2, 3, 4].

Anden-orden differences

Anden-orden differences beregnes ved at trække det næste element fra det aktuelle element og det aktuelle element fra det foregående element. For eksempel, hvis vi har et array [1, 3, 6, 10], vil anden-orden differences være [(3-1)-(6-3), (6-3)-(10-6)], som giver [1, 1].

Tredje-orden differences

Tredje-orden differences følger den samme logik som anden-orden differences, men beregner forskellen mellem tre efterfølgende elementer. For eksempel, hvis vi har et array [1, 3, 6, 10], vil tredje-orden differences være [((3-1)-(6-3))-((6-3)-(10-6))], som giver [0].

Anvendelse af NumPy differences

For at anvende differences-funktionen i NumPy skal vi først importere biblioteket og oprette et array, som vi vil beregne forskellene på. Herefter kan vi kalde differences-funktionen og angive den ønskede orden, enten som en parameter eller ved at bruge et prædefineret ordnetegn. Lad os se på et eksempel på beregning af første-orden differences:

import numpy as nparr = np.array([1, 3, 6, 10])diff = np.diff(arr)print(diff)

Outputtet af dette eksempel vil være [2, 3, 4], hvilket er de første-orden differences for det givne array. På samme måde kan vi beregne anden-orden og tredje-orden differences ved at angive den ønskede orden som en parameter i np.diff-funktionen.

Konklusion

I denne artikel har vi dybdegående gennemgået NumPy differences-funktionen, der tillader os at beregne forskellen mellem elementerne i et array. Vi har set, hvordan vi kan anvende denne funktion til at beregne forskellige ordeners differences og har givet et eksempel på brugen af funktionen. NumPy tilbyder mange andre avancerede funktioner og muligheder, der kan hjælpe os med at arbejde med arrays i Python, og differences-funktionen er bare et eksempel på dette.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er NumPy ufuncs?

NumPy ufuncs er universal functions, som er matematiske funktioner, der virker elementvis på arrays. De tilbyder hurtig og effektiv beregning af operationer som addition, subtraktion, multiplikation osv. på store mængder data.

Hvad er forskellen mellem ufuncs og normale Python-funktioner?

Ufuncs er optimeret til at arbejde med arrays og deres operatører arbejder elementvist. Det betyder, at de udfører operationer på hvert element i arrayet, hvilket gør dem meget hurtige og mere effektive end de tilsvarende Python-funktioner, der normalt arbejder på en enkelt værdi ad gangen.

Hvad er numpy.difference funktionen?

numpy.difference er en ufunc, der returnerer forskellen mellem to arrays. Det vil sige, at den finder de elementer, der kun findes i det første array og ikke i det andet array.

Hvad er syntaxen for numpy.difference funktionen?

Syntaxen for numpy.difference funktionen er: numpy.difference(arr1, arr2, assume_unique=False)

Hvordan fungerer numpy.difference funktionen i praksis?

Når man bruger numpy.difference funktionen, bliver elementerne i arr1 sammenlignet med elementerne i arr2, og de elementer, der kun findes i arr1 og ikke i arr2, bliver returneret i et nyt array.

Hvordan kan man bruge numpy.difference funktionen til at finde forskellen mellem to arrays?

Man kan bruge numpy.difference funktionen til at finde forskellen mellem to arrays ved at kalde den på de to arrays og gemme resultatet i en variabel. Resultatet vil være et nyt array, der indeholder de elementer, der kun findes i det første array og ikke i det andet array.

Kan man bruge numpy.difference funktionen til at finde forskellen mellem flere end to arrays?

Ja, numpy.difference funktionen kan også bruges til at finde forskellen mellem flere end to arrays. Man skal bare kalde funktionen gentagne gange med de relevante arrays.

Hvad sker der, hvis der er overlappende elementer i de to arrays, når man bruger numpy.difference funktionen?

Hvis der er overlappende elementer i de to arrays, når man bruger numpy.difference funktionen, vil de overlappende elementer ikke blive medtaget i det resulterende array.

Hvordan kan man bruge parameteren assume_unique i numpy.difference funktionen?

Parameteren assume_unique i numpy.difference funktionen bruges til at angive, om arraysene allerede er sorteret og ensartede. Hvis denne parameter er sat til True, vil funktionen udføre en hurtigere beregning ved at antage, at arraysene allerede er unikke og sorteret.

Hvad er forskellen mellem numpy.difference funktionen og Pythons naturlige operator – til arrays?

Forskellen mellem numpy.difference funktionen og Pythons naturlige operator – til arrays er, at numpy.difference funktionen returnerer et nyt array, der indeholder forskellen mellem de to arrays, mens Pythons operator – returnerer et nyt array, der indeholder elementerne fra det første array minus elementerne fra det andet array. Dette betyder, at hvis der er overlappende elementer, vil de ikke blive fjernet ved brug af Pythons operator -, som numpy.difference funktionen gør.

Andre populære artikler: Introduktion • Introduktion til Excel – En dybdegående gennemgang af Microsoft Excel • Gå else if: En dybdegående artikel om programmeringsstrukturer • JavaScript Date setDate() Metode • C Quiz – Test din viden om C programmering • Python String strip() Metode • VBScript Sgn-funktion • HTML DOM Button disabled Property • SQL UNIQUE: En dybdegående guide til unikke værdier i SQL • AWS Pricing Models • Node.js Timers Module • Introduktion • Onmouseup Event • JavaScript JSON stringify() Metode • Angular ng-required Directive • HTML summary Tag • PHP is_dir() Funktion • Python Dictionary popitem() Metode • Introduktion • Python statistics.mode() Metode