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下面是关于Python中的numpy.diff()函数的完整攻略：

numpy.diff()函数

numpy.diff(a, n=1, axis=-1)函数可以计算数组a沿着指定轴的离散差值。对于一维数组，结果是一个由相邻元素之间的差值构成的数组。对于多维数组，可以指定沿着哪个轴计算。还可以多次调用该函数以获取更高次的离散差值。

参数说明

• a：输入的数组
• n：可选，表示需要计算的离散差值的次数，默认是1。
• axis：可选，需要计算离散差值的轴，默认值是最后一个轴。

示例说明：

示例一

我们来看一个简单的一维数组的例子：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 4, 7, 0])
diff_a = np.diff(a)

print(diff_a)

输出结果是：

[ 1  2  3 -7]

这个例子中，原始数组是[1, 2, 4, 7, 0]，它的离散差值数组是[2-1, 4-2, 7-4, 0-7]，结果是[1, 2, 3, -7]。

示例二

我们再来看一个二维数组的例子，沿着第0个轴计算离散差值：

import numpy as np

a = np.array([[3, 5, 1], [6, 2, 4], [7, 4, 2], [9, 2, 1]])
diff_a = np.diff(a, axis=0)

print(diff_a)

输出结果是：

[[ 3 -3  3]
 [ 1  2 -2]
 [ 2 -2 -1]]

这个例子中，原始数组是：

[[3 5 1]
 [6 2 4]
 [7 4 2]
 [9 2 1]]

沿着第0个轴计算离散差值的结果是：

[[6-3 2-5 4-1]
 [7-6 4-2 2-4]
 [9-7 2-4 1-2]]

结果是：

[[ 3 -3  3]
 [ 1  2 -2]
 [ 2 -2 -1]]

以上就是关于python中的numpy.diff()函数的完整攻略。