与numpy.diff问题衍生物

我有7个元素的数组：

vector = [array([ 76.27789424]), array([ 76.06870298]), array([ 75.85016864]), array([ 75.71155968]), array([ 75.16982466]), array([ 73.08832948]), array([ 68.59935515])]

（此数组是很多操作的结果）

现在我想用numpy.diff（向量）计算衍生物，但我知道该类型必须是一个numpy数组。

为此，I型：

vector=numpy.array(vector);

如果我打印的载体，现在的结果是：

[[ 76.27789424] 
[ 76.06870298] 
[ 75.85016864] 
[ 75.71155968] 
[ 75.16982466] 
[ 73.08832948] 
[ 68.59935515]]

但如果我尝试计算派生，其结果是[]。

你能帮助我吗？

非常感谢！

来源

2014-02-13 elviuz

你能证明，你是如何计算微分的吗？ – Kamiccolo

der = numpy.diff（vector） – elviuz

vector是阵列的列表，以获得一个1-d NumPy的阵列使用列表理解并把它传递给numpy.array：

>>> vector = numpy.array([x[0] for x in vector]) 
>>> numpy.diff(vector) 
array([-0.20919126, -0.21853434, -0.13860896, -0.54173502, -2.08149518, 
     -4.48897433])

来源

2014-02-13 11:16:26

矢量= numpy.array（矢量）;

给你与七行和一列的二维阵列

>>> vector.shape 
(7, 1)

形状读象：(length axis 0, length axis 1, length axis 2, ...)

正如你可以看到的最后一个轴线是axis 1和它的长度是1。

从 docs

numpy.diff

（A，N = 1，轴= -1）
...
轴：整数，可选
的轴，沿着该差被采纳，默认是最后一个轴。

没有办法对单个值进行区分。因此，我们尝试使用长度为7的第一个轴。由于轴计数上以零开始，第一轴线是0

>>> np.diff(vector, axis=0) 
array([[-0.20919126], 
     [-0.21853434], 
     [-0.13860896], 
     [-0.54173502], 
     [-2.08149518], 
     [-4.48897433]])

注意，衍生物的每一度将一个元件短，从而新的形状是(7-1, 1)是(6, 1)。让我们验证

>>> np.diff(vector, axis=0).shape 
(6, 1)

来源

2014-02-13 12:25:23 embert

与numpy.diff问题衍生物

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