python - numpy:计算矩阵的边

我有以下内容来计算矩阵的差，即第i个元素-（i-1）元素。

如何（轻松）计算水平和垂直每个元素的差异？用移调？

inputarr = np.arange(12)
inputarr.shape = (3,4)
inputarr+=1

#shift one position
newarr = list()
for x in inputarr:
    newarr.append(np.hstack((np.array([0]),x[:-1])))

z = np.array(newarr)
print inputarr
print 'first differences'
print inputarr-z

输出量

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

first differences
[[1 1 1 1]
 [5 1 1 1]
 [9 1 1 1]]

最佳答案

检出numpy.diff。

从文档中：


  计算沿给定轴的n阶离散差。
  
  一阶差由out[n] = a[n+1] - a[n]给出
  给定轴，通过使用diff计算高阶差
  递归地


一个例子：

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(12).reshape((3,4))
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>> np.diff(a,axis = 1) # row-wise
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 1]])
>>> np.diff(a, axis = 0) # column-wise
array([[4, 4, 4, 4],
       [4, 4, 4, 4]])

关于python - numpy:计算矩阵的边，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/14004147/