python - 循环用于数组元素内的减法

Question

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)

该数组的大小将根据加载的文件而有所不同。

我只是想找到每个后续元素之间的时间差异。

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入一列。

我尝试了各种 for 循环，但无法做到。一定有简单的方法吗？

谢谢，斯科特

Answer 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])
>>> 

Answer 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)) ]

对于提供的示例数据，返回：

[0.25, 0.75]

Answer 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) ]

或者

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

Answer 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)

从彼此

Answer 5

这应该这样做。

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

Answer 6

非常基本：

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

print difference