jax.numpy.ediff1d

jax.numpy.ediff1d(ary, to_end=None, to_begin=None)

計算扁平化陣列中元素的差異。

JAX 實作的 numpy.ediff1d()。

參數：

• ary (ArrayLike) – 輸入陣列或純量。

• to_end (ArrayLike | None) – 純量或陣列，選用，預設值=None。指定要附加到結果陣列的數字。

• to_begin (ArrayLike | None) – 純量或陣列，選用，預設值=None。指定要前置到結果陣列的數字。

回傳：

一個包含輸入陣列元素之間差異的陣列。

回傳型別：

Array

注意

與 NumPy 的 ediff1d 實作不同，如果將 to_end 或 to_begin 轉換為 ary 的型別會損失精度，jax.numpy.ediff1d() 不會發出錯誤。

參見

• jax.numpy.diff()：計算沿給定軸的陣列元素之間的 n 階差分。

• jax.numpy.cumsum()：計算沿給定軸的陣列元素的累積總和。

• jax.numpy.gradient()：計算 N 維陣列的梯度。

範例

>>> a = jnp.array([2, 3, 5, 9, 1, 4])
>>> jnp.ediff1d(a)
Array([ 1,  2,  4, -8,  3], dtype=int32)
>>> jnp.ediff1d(a, to_begin=-10)
Array([-10,   1,   2,   4,  -8,   3], dtype=int32)
>>> jnp.ediff1d(a, to_end=jnp.array([20, 30]))
Array([ 1,  2,  4, -8,  3, 20, 30], dtype=int32)
>>> jnp.ediff1d(a, to_begin=-10, to_end=jnp.array([20, 30]))
Array([-10,   1,   2,   4,  -8,   3,  20,  30], dtype=int32)

對於 ndim > 1 的陣列，差異在扁平化輸入陣列後計算。

>>> a1 = jnp.array([[2, -1, 4, 7],
...                 [3, 5, -6, 9]])
>>> jnp.ediff1d(a1)
Array([ -3,   5,   3,  -4,   2, -11,  15], dtype=int32)
>>> a2 = jnp.array([2, -1, 4, 7, 3, 5, -6, 9])
>>> jnp.ediff1d(a2)
Array([ -3,   5,   3,  -4,   2, -11,  15], dtype=int32)