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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.numpy.diff

mindspore.numpy.diff(a, n=1, axis=- 1, prepend=None, append=None)

计算沿给定 axis 的n阶离散差分。

一阶差分由 $out[i]=a[i+1]-a[i]$ 给出，沿给定 axis，通过迭代使用 diff 计算更高阶的差分。

说明

由于MindSpore不支持zero-shaped的Tensor，如果遇到空Tensor将引发ValueError。

参数：

• a (Tensor) - 输入Tensor。

• n (int, 可选) - 差分阶数。 如果为零，输出将按原样返回。 默认值：1。

• axis (int, 可选) - 取差分的轴。 默认为最后一个轴。 默认值：-1。

• prepend/append (Tensor, 可选) - 在执行差分之前在 axis 的前/后向 a 填充的值。 如果是标量值，会沿着 axis 方向填充，填充宽度为1，在所有其他方向上与输入数组shape相同的数组。否则，除了指定的 axis ，其余维度和shape必须与输入数组 a 匹配。 默认值： None 。

返回：

n阶差分。 输出的shape除了在指定的 axis 方向上的维数比 a 小 n 外，其他与 a 相同。 输出的类型与 a 中任意两个元素之间差分的类型相同，在大多数情况下，与 a 的类型相同。

异常：

• TypeError - 如果输入的类型不符合上述指定类型。

• ValueError - 如果 n < 0。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> arr = np.array([1, 3, -1, 0, 4])
>>> print(np.diff(arr, n=2))
[-6  5  3]