python - 相邻元素之间的 Numpy 差异

Question

我有计算纯python中相邻元素之间差异的算法：

    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

有没有办法用 Numpy 重写这个函数？

Answer 1

有diff方法：

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

返回

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

Answer 2

因为他说

#在我的例子中是 numpy 数组，

您可能想使用它，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)