diff¶

paddle. diff ( x, n=1, axis=- 1, prepend=None, append=None, name=None ) [源代码] ¶

沿着指定轴计算输入Tensor的n阶前向差值，一阶的前向差值计算公式如下：

\[out[i] = x[i+1] - x[i]\]

注解

高阶的前向差值可以通过递归的方式进行计算，目前只支持 n=1。

参数¶

x (Tensor) - 待计算前向差值的输入 Tensor。

n (int, 可选) - 需要计算前向差值的次数，目前仅支持 n=1，默认值为1。

axis (int, 可选) - 沿着哪一维度计算前向差值，默认值为-1，也即最后一个维度。

prepend (Tensor, 可选) - 在计算前向差值之前，沿着指定维度axis附加到输入x的前面，它的维度需要和输入一致，并且除了axis维外，其他维度的形状也要和输入一致，默认值为None。

append (Tensor, 可选) - 在计算前向差值之前，沿着指定维度axis附加到输入x的后面，它的维度需要和输入一致，并且除了axis维外，其他维度的形状也要和输入一致，默认值为None。

name （str，可选）- 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。

返回¶

前向差值计算后的Tensor，数据类型和输入一致。

代码示例:¶

          import paddle
x = paddle.to_tensor([1, 4, 5, 2])
out = paddle.diff(x)
print(out)
# out:
# [3, 1, -3]
y = paddle.to_tensor([7, 9])
out = paddle.diff(x, append=y)
print(out)
# out:
# [3, 1, -3, 5, 2]
z = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
out = paddle.diff(z, axis=0)
print(out)
# out:
# [[3, 3, 3]]
out = paddle.diff(z, axis=1)
print(out)
# out:
# [[1, 1], [1, 1]]

         