PythonのNumPyライブラリには、配列の差分を計算するためのnumpy.diff()関数があります。この関数は、ある時間ごとに観測したデータ値の差分を分析するときや微分などをとりたい場合に有効です。
numpy.diff()の基本的な使い方
numpy.diff()は、配列の隣り合う要素同士の差分を計算します。以下に基本的な使い方を示します。
import numpy as np
# 一次元配列を作成
arr = np.array([1, 3, 7, 15])
# 隣り合う要素同士の差分を計算
diff = np.diff(arr)
print(diff) # [2 4 8]
上記の例では、配列[1, 3, 7, 15]の隣り合う要素同士の差分を計算して、新たな配列[2, 4, 8]を得ています。
numpy.diff()の詳細な使い方
numpy.diff()は、より詳細な設定も可能です。以下にその一部を示します。
軸の指定
numpy.diff()は、多次元配列に対しても使用でき、axisパラメータで差分を取る軸を指定できます。
# 二次元配列を作成
arr = np.array([[0, 4, 3, 7], [1, 8, 2, 9]])
# 次元ごとに隣り合う要素同士の差分を計算
diff = np.diff(arr)
print(diff)
# [[ 4 -1 4]
# [ 7 -6 7]]
上記の例では、2次元配列に対してnumpy.diff()を適用し、各次元ごとに隣り合う要素の差分を計算しています。
差分の回数
numpy.diff()のnパラメータで、差分を取る回数を指定できます。
# 一次元配列を作成
arr = np.array([0, 3, 9, 1, 5, 7, 2])
# 隣り合う要素同士の差分を計算
diff_1 = np.diff(arr, n=1)
diff_2 = np.diff(arr, n=2)
print("n=1 : {}".format(diff_1)) # n=1 : [ 3 6 -8 4 2 -5]
print("n=2 : {}".format(diff_2)) # n=2 : [ 3 -14 12 -2 -7]
上記の例では、n=2を指定することで、差分の差分を計算しています。
以上が、PythonのNumPyライブラリのnumpy.diff()関数の基本的な使い方と詳細な使い方になります。この関数を使うことで、配列の差分を簡単に計算することができます。.