numpy ediff1d 和 diff 的区别

Question

我最近发现了 numpy.ediff1d。 使用 numpy.ediff1d 相比于使用 numpy.diff 有何优势？另外，它的用例是什么？

- P3trus

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从文档中，ediff1d 的注释提供了一些关于它在布尔数组上操作的信息，这可能是区别所在。 - Divakar

ediff1d 的功能类似于拉平后的数组的一阶差分，使用 a[1:] - a[:-1] 计算，并可以在开始和/或结束处填充输出数组 ediff1d(ary, to_end=None, to_begin=None)。而 diff 允许计算高于一阶差分的差分，还可以指定计算的数组维度...例如：np.diff(x, n=1) -> array([ 1, 2, 3, -7])，而 np.ediff1d(x, to_begin=-99, to_end=-98) 得到的结果是 ->array([-99, 1, 2, 3, -7, -98])。 - user1121588

@DanPatterson，原则上说diff更好，但会忽略填充。 - P3trus

Answer 1

在 numpy 1.16.0 之前，我们可以使用 ediff1d(ar, to_end, to_begin) 来填充 ar[1:] - ar[-1:] 的结果。但从 1.16.0 开始，diff() 支持填充并涵盖了 ediff1d() 的所有功能和更多内容。此外，对于布尔数组，在大多数情况下，diff() 具有相同的性能，并且优于 ediff1d()。

- Виктор Дремов

Answer 2

另一个区别是 diff 的 prepend 和 append 参数在差异计算之前应用，而 ediff1d 的 to_begin 和 to_end 在差异计算之后应用（因此它们不是相似的参数）。

- iLoveComputers