相邻元素之间的Numpy差异

Question

我有一个纯Python编写的计算相邻元素差值的算法：

    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

有没有办法使用Numpy重写这些函数？

- Artem Mezhenin

Answer 1

有一个diff方法可以使用：

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

返回

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

- eumiro

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如果您不知道np.diff，您可以将其向量化为a[1：] - a [:-1]。 - ecatmur

@ecatmur - 很好的观点。无论如何，diff也适用于Python列表。只有在NumPy数组上才能使用a[1:] - a[:-1]。 - eumiro

结果的大小有轻微差异：在问题b中，与a相同长度。不过这并不是什么大问题。 - Juh_

np.diff 的结果比原数组少一个元素。如果需要，可以在前面添加一个零。 - eumiro

请注意，np.diff(a) 可能比 a[1:]-a[:-1] 更慢。 - hychou

Answer 2

因为他说

#在我的情况下，这是numpy数组

你可能想使用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)

- hychou