相邻元素之间的 Numpy 差异答案

【问题标题】：Numpy difference between neighboring elements相邻元素之间的 Numpy 差异
【发布时间】：2012-06-21 04:37:37
【问题描述】：

我有计算纯python中相邻元素之间差异的算法：

    a = range(1000000) #it's numpy array in my case
    prev = a[0]
    b = [0, ]
    for i in a[1:]:
        b.append(i - prev)
        prev = i

有没有办法用 Numpy 重写这个函数？

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

有diff方法：

a = range(5) # python list of numpy array
np.diff(a)

array([1, 1, 1, 1])

【讨论】：

另外，如果您不知道 np.diff，您可以将其矢量化为 a[1:] - a[:-1]。
@ecatmur - 好点。无论如何，diff 也适用于 python 列表。 a[1:] - a[:-1] 仅适用于 numpy 数组。
结果大小略有不同：在问题b中与a的长度相同。不过问题不大。
np.diff 的结果短了一个元素。如果你愿意，你可以在前面加上一个零。
请注意np.diff(a) 可能比a[1:]-a[:-1] 慢。

【解决方案2】：

因为他说

#在我的例子中是 numpy 数组，

您可能想使用a[1:]-a[:-1]，因为它更快。

> %%timeit a=np.random.rand(10000)
> a[1:]-a[:-1]
6.94 µs ± 188 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

> %%timeit a=np.random.rand(10000)
> np.diff(a)
15.7 µs ± 247 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

【讨论】：