Damit die "Diff` -Berechnung genau durchgeführt werden soll . Diese Sequenzialität ist der Schlüssel.
Hier ist der Grund, warum und wie es sich auf verschiedene Datentypen bezieht:
* Eindimensionale Sequenz: Dies ist der unkomplizierteste Fall. Denken Sie an eine Liste von Zahlen (z. B. Aktienkurse im Laufe der Zeit, Sensor -Lesungen). Die "Diff` -Funktion berechnet die Differenz zwischen aufeinanderfolgenden Elementen in der Sequenz. Dies unterstreicht Änderungen oder Veränderungsraten.
* Mehrdimensionales Array (Matrizen, Tensoren): Selbst wenn Sie ein mehrdimensionales Array haben, arbeitet die "Diff`-Funktion * entlang * einer bestimmten Achse oder Dimension. Daher benötigen Sie mindestens eine Dimension, um eine aussagekräftige Reihenfolge zu haben. Zum Beispiel:
* Bilddaten: Wenn Sie ein Bild (ein 2D -Array von Pixelwerten) haben, können Sie die "diff` horizontal) (Differenz zwischen benachbarten Pixeln in einer Zeile) oder vertikal (Differenz zwischen benachbarten Pixeln in einer Spalte) berechnen. Jede Zeile oder Spalte repräsentiert eine Sequenz.
* Zeitreihe mit mehreren Funktionen: Möglicherweise haben Sie Daten mit Zeitstempeln und mehreren Messungen (z. B. Temperatur, Druck, Luftfeuchtigkeit). Sie können das "Diff" jeder Funktion im Laufe der Zeit (entlang der Zeitabmessung) berechnen.
* Warum Sequenzialität entscheidend ist: Die Kernidee von "diff" besteht darin, den Unterschied zwischen * geordneten * Elementen zu finden. Wenn es keine inhärente Ordnung oder Sequenz gibt, wird der "Unterschied" im Kontext der Änderungsanalyse bedeutungslos.
Zusammenfassend:
Die Mindestanforderung ist eine eindimensionale Sequenz oder im Fall von mehrdimensionalen Daten eine klar definierte Dimension, entlang der die "diff" berechnet werden soll, was eine Sequenz innerhalb dieser Dimension impliziert. Ohne sequentielle Reihenfolge ist das Ergebnis nur ein willkürlicher Satz von Unterschieden und nicht repräsentativ für eine Änderungsrate oder Progression.
