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Differences

Differences[list]

给出 list 中元素的逐次差分.

Differences[list,n]

给出 list 的第 n 阶差分.

Differences[list,n,s]

给出步骤 s 的差分.

Differences[list,{n₁,n₂,…}]

给出一个嵌套列表中在 k 层的第 n_k 阶差分.

更多信息

Differences[list] 等同于 ListConvolve[{1,-1},list].
如果 list 具有长度 l，Differences[list,n] 有长度 l-n. »
如果 list 的长度为 l，Differences[list,n,s] 的长度为 l-n|s|.
Differences[m,{1,0}] 或 Differences[m,1] 得出一个二维数组或矩阵 m 中行的差分. Differences[m,{0,1}] 得出列的差分.
Differences[list,{n₁,n₂}] 等同于 Differences[Differences[list,n₁],{0,n₂}].

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例 (2)

一阶差分：

二阶差分：

范围 (3)

在每一列内，行的差分：

在每一行内，列的差分：

规则采样 TimeSeries 的差分：

与对值差分比较：

应用 (3)

通过查看逐次差分何时成为常数，推论序列阶数：

对高斯的拉普拉斯算子的有限差分近似：

股票的收盘价格：

求股票收盘价值的逐日差异：

求收盘时价格上涨的天数的比例：

属性和关系 (4)

对于一个线性函数的一阶差分是常数：

对于一个二次函数的二阶差分是常数：

逐次差分是逐渐缩短的：

FoldList 的行为像是 Differences 的反函数：

可能存在的问题 (1)

不规则采样 TimeSeries 的差分可能与值的差分不同：

与值的 Differences 比较：

将 TemporalRegularity 设为 True，计算新时间序列的差分：

现在，值的差分一致：

巧妙范例 (2)

一个基于素数的序列的逐次差分模数 2：

帕斯卡-三角形-类模式：

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