กวดวิชาNumPy

NumPy HOME แนะนำ NumPy NumPy เริ่มต้นใช้งาน NumPy การสร้างอาร์เรย์ การจัดทำดัชนี NumPy Array NumPy Array Slicing ประเภทข้อมูล NumPy NumPy Copy เทียบกับ View NumPy Array Shape การปรับรูปร่าง NumPy Array NumPy Array Iterating NumPy Array เข้าร่วม NumPy Array Split ค้นหาอาร์เรย์ NumPy NumPy Array Sort ตัวกรองอาร์เรย์ NumPy

NumPyสุ่ม

สุ่มอินโทร การกระจายข้อมูล การเรียงสับเปลี่ยนแบบสุ่ม โมดูล Seaborn การกระจายแบบปกติ การกระจายทวินาม จำหน่ายปลา กระจายสม่ำเสมอ การกระจายโลจิสติกส์ การกระจายพหุนาม การกระจายแบบเอกซ์โพเนนเชียล จิสแควร์ ดิสทริบิวชั่น การกระจาย Rayleigh พาเรโต้ ดิสทริบิวชั่น การกระจาย Zipf

NumPy ufunc

ufunc Intro ufunc สร้างฟังก์ชัน ufunc เลขคณิตอย่างง่าย ufunc การปัดเศษทศนิยม ufunc บันทึก ufunc ผลรวม ผลิตภัณฑ์ ufunc ufunc ความแตกต่าง ufunc ค้นหา LCM ufunc กำลังหา GCD ufunc ตรีโกณมิติ ufunc ไฮเปอร์โบลิก ufunc Set Operations

แบบทดสอบ/แบบฝึกหัด

แบบทดสอบ NumPy แบบฝึกหัด NumPy

ความแตกต่างของ NumPy


ความแตกต่าง

ความแตกต่างที่ไม่ต่อเนื่องหมายถึงการลบสององค์ประกอบที่ต่อเนื่องกัน

เช่น [1, 2, 3, 4] ผลต่างที่ไม่ต่อเนื่องจะเป็น [2-1, 3-2, 4-3] = [1, 1, 1]

หากต้องการค้นหาความแตกต่างที่ไม่ต่อเนื่อง ให้ใช้diff()ฟังก์ชัน

ตัวอย่าง

คำนวณความแตกต่างที่ไม่ต่อเนื่องของอาร์เรย์ต่อไปนี้:

import numpy as np

arr = np.array([10, 15, 25, 5])

newarr = np.diff(arr)

print(newarr)

ผลตอบแทน: [5 10 -20]เพราะ 15-10=5, 25-15=10 และ 5-25=-20

เราสามารถดำเนินการนี้ซ้ำ ๆ โดยให้nพารามิเตอร์

เช่นสำหรับ [1, 2, 3, 4] ความแตกต่างที่ไม่ต่อเนื่องกับ n = 2 จะเป็น [2-1, 3-2, 4-3] = [1, 1, 1] ดังนั้นตั้งแต่ n=2 เราจะทำมันอีกครั้งกับผลลัพธ์ใหม่: [1-1, 1-1] = [0, 0]

ตัวอย่าง

คำนวณผลต่างที่ไม่ต่อเนื่องของอาร์เรย์ต่อไปนี้สองครั้ง:

import numpy as np

arr = np.array([10, 15, 25, 5])

newarr = np.diff(arr, n=2)

print(newarr)

ผลตอบแทน: [5 -30]เพราะ: 15-10=5, 25-15=10 และ 5-25=-20 และ 10-5=5 และ -20-10=-30