Numpy:计算矩阵的边缘

时间:2012-12-22 15:46:57

标签: python arrays numpy

我有以下内容来计算矩阵的差异,即第i个元素 - (i-1)元素。

如何(轻松)水平和垂直计算每个元素的差异?转置?

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

[[ 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]]

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

查看numpy.diff

来自文档:

  

计算给定轴的n阶离散差。

     

第一顺序差异由out[n] = a[n+1] - a[n]给出   在给定的轴上,通过使用diff计算更高阶的差异   递归。

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]])