Ecco perché e come si riferisce a diversi tipi di dati:
* Sequenza unidimensionale: Questo è il caso più semplice. Pensa a un elenco di numeri (ad es. Prezzi delle azioni nel tempo, letture dei sensori). La funzione `Diff` calcola la differenza tra elementi consecutivi nella sequenza. Ciò evidenzia le variazioni o i tassi di variazione.
* Array multidimensionale (matrici, tensori): Anche se si dispone di un array multidimensionale, la funzione `diff` opera * lungo * un asse o una dimensione specifica. Pertanto, è necessario almeno una dimensione per avere un ordine sequenziale significativo. Per esempio:
* Dati di immagine: Se si dispone di un'immagine (un array 2D di valori di pixel), è possibile calcolare il `diff` orizzontalmente (differenza tra pixel adiacenti in una riga) o verticalmente (differenza tra pixel adiacenti in una colonna). Ogni riga o colonna rappresenta una sequenza.
* Serie temporali con più funzionalità: Potresti avere dati con timestamp e misurazioni multiple (ad es. Temperatura, pressione, umidità). È possibile calcolare il `diff` di ciascuna funzione nel tempo (lungo la dimensione del tempo).
* Perché la sequenzialità è cruciale: L'idea principale di `diff` è trovare la differenza tra * elementi ordinati *. Se non esiste un ordine o una sequenza intrinseca, la "differenza" diventa insignificante nel contesto dell'analisi del cambiamento.
In sintesi:
Il requisito minimo è una sequenza unidimensionale o, nel caso di dati multidimensionali, una dimensione chiaramente definita lungo la quale deve essere calcolato il `diff`, implicando una sequenza all'interno di quella dimensione. Senza un ordine sequenziale, il risultato è solo un insieme arbitrario di differenze e non rappresentativo di un tasso di variazione o progressione.
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