import numpy as np

arr = np.array([10, 15, 30, 65, 80, 87, np.nan])

print("我们的数组...\n",arr)

print("\n我们的数组维度...\n",arr.ndim)

print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)

print("\n离散差分..\n",np.diff(arr))

import numpy as np

# 使用array()方法创建一个numpy数组
# 我们添加了int类型的元素和NaN
arr = np.array([10, 15, 30, 65, 80, 87, np.nan])

# 显示数组
print("我们的数组...\n",arr)

# 检查维度
print("\n我们的数组维度...\n",arr.ndim)

# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)

# 要计算第n次离散差分，请使用numpy.diff()方法
# 给定轴上的第一个差异由out[i] = a[i + 1] - a[i] 给出，使用diff递归计算更高的差异。

print("\n离散差分..\n",np.diff(arr))

我们的数组...
[10. 15. 30. 65. 80. 87. nan]

我们的数组维度...
1

我们的数组对象的数据类型...
float64

离散差分..
[ 5. 15. 35. 15. 7. nan]