循环用于数组元素内的减法答案

【问题标题】：Loop for Subtracting within Array Elements循环用于数组元素内的减法
【发布时间】：2023-03-13 18:38:02
【问题描述】：

我是使用 Python 和 Numpy 的新手。我认为这很简单，可能是。我有很多次。
例如：

times = (0.5,  0.75,  1.5)

此数组的大小将根据加载的文件而有所不同。

我只是想找出每个后续元素之间的时间差。

0.75 - 0.5
then
1.5 - 0.75

数组中元素的数量也是如此。然后我将每个结果放在一列中。

我尝试了各种 for 循环，但无法做到。一定有简单的方法吧？

谢谢，斯科特

【问题讨论】：

那么，您尝试过什么？顺便说一句，这是一个常见的问题。在此处或在 Google 上搜索。
Python - Differences between elements of a list 的可能重复项
还有stackoverflow.com/questions/5314241/…
感谢 Marcin，我在网上查看或尝试的所有内容都没有回答这个案例（我猜是搜索不好）。我遇到的麻烦是独立的。元素在数组上相互计算。一切都是关于一个元素，而不是两个。您的链接非常有帮助，这里的其他建议也是如此。谢谢！

标签： python for-loop numpy

【解决方案1】：

这个怎么样？

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([0.5,  0.75,  1.5])
>>> np.diff(a)
array([ 0.25,  0.75])
>>>

【讨论】：

【解决方案2】：

首先，请注意，对于大多数日常使用，您可能不需要数组（这是 Numpy 中的一种特殊数据类型）。 Python 的主要数据存储方式就是列表，如果您来自更严格的编程语言，那么绝对值得一读。列表实际上是使用方括号定义的：

times = [ 0.5,  0.75,  1.5 ]

然后，使用称为列表推导的特殊语法，我们可以创建一个包含 (length-1) 个元素的新列表。这个表达式会自动计算出所需列表的大小。

diffs = [ times[i] - times[i-1] for i in range(1, len(times)) ]

对于提供的样本数据，返回：

[0.25, 0.75]

【讨论】：

【解决方案3】：

或者这些（同一主题的所有变体）怎么样：

import numpy as np
a = np.array([0.5,  0.75,  1.5])
b = a[1:]-a[:-1]
print (b)

或者没有 numpy：

a=[0.5,  0.75,  1.5]
a1=a[1:]
a2=a[:-1]
b=[ aa-a2[i] for i,aa in enumerate(a1) ]

或

a=[0.5,  0.75,  1.5]
c=[x-y for x,y in zip(a[1:],a[:-1])]

【讨论】：

【解决方案4】：

diffs = [b-a for a, b in zip(times[:-1], times[1:])]
[0.25, 0.75]

这种方法不需要 numpy 简单的 Python。减法

times[1:]
(0.75, 1.5)

times[:-1]
(0.5, 0.75)

彼此

【讨论】：

【解决方案5】：

应该这样做。

import numpy as np


times = np.array([0.5,0.75,1.5,2.0])
diff_times = np.zeros(len(times)-1,dtype =float)

for i in range(1,len(times)):
    diff_times[i-1] = times[i] - times[i-1]

print diff_times

【讨论】：

【解决方案6】：

非常基础：

liste = [1,3,8]
difference = []
for i in range(len(liste)-1):
    diffs = abs(liste[i] - liste[i+1])
    difference.append(diffs)

print difference

【讨论】：