Hier leest u waarom en hoe dit verband houdt met verschillende gegevenstypen:

* Eendimensionale reeks: Dit is het meest eenvoudige geval. Denk aan een lijst met cijfers (bijvoorbeeld aandelenkoersen in de loop van de tijd, sensormetingen). De functie `diff` berekent het verschil tussen opeenvolgende elementen in de reeks. Dit benadrukt veranderingen of veranderingssnelheden.

* Multidimensionale array (matrices, tensoren): Zelfs als je een multidimensionale array hebt, werkt de `diff`-functie *langs* een specifieke as of dimensie. Daarom hebt u ten minste één dimensie nodig om een ​​zinvolle volgorde te hebben. Bijvoorbeeld:

* Afbeeldingsgegevens: Als u een afbeelding heeft (een 2D-array van pixelwaarden), kunt u het 'verschil' horizontaal (verschil tussen aangrenzende pixels in een rij) of verticaal (verschil tussen aangrenzende pixels in een kolom) berekenen. Elke rij of kolom vertegenwoordigt een reeks.

* Tijdserie met meerdere functies: Mogelijk beschikt u over gegevens met tijdstempels en meerdere metingen (bijvoorbeeld temperatuur, druk, vochtigheid). U kunt het 'verschil' van elk kenmerk in de loop van de tijd berekenen (langs de tijdsdimensie).

* Waarom volgordelijkheid cruciaal is: Het kernidee van `diff` is het vinden van het verschil tussen *geordende* elementen. Als er geen inherente volgorde of volgorde is, wordt het ‘verschil’ betekenisloos in de context van veranderingsanalyse.

Samengevat:

De minimumvereiste is een eendimensionale reeks of, in het geval van multidimensionale gegevens, een duidelijk gedefinieerde dimensie waarlangs het "verschil" moet worden berekend, wat een reeks binnen die dimensie impliceert. Zonder opeenvolgende volgorde is het resultaat slechts een willekeurige reeks verschillen en niet representatief voor de snelheid van verandering of vooruitgang.