Differences[list]
list 中の要素の逐次差分を与える.
Differences[list,n]
list 中の n 次差分を与える.
Differences[list,n,s]
s ステップ離れた要素の差分を与える.
Differences[list,{n1,n2,…}]
ネストしたリストのレベル k における連続した nk 次差分を与える.
Differences
Differences[list]
list 中の要素の逐次差分を与える.
Differences[list,n]
list 中の n 次差分を与える.
Differences[list,n,s]
s ステップ離れた要素の差分を与える.
Differences[list,{n1,n2,…}]
ネストしたリストのレベル k における連続した nk 次差分を与える.
詳細
- Differences[list]はListConvolve[{1,-1},list]と等価である. »
- list の長さが l の場合,Differences[list,n]の長さは l-n, n>l の場合は0になる. »
- list の長さが l の場合,Differences[list,n,s]の長さは l-n|s|になる. »
- Differences[m,{1,0}]またはDifferences[m,1]は,2D配列あるいは行列である m の行と行の逐次差分を検索する.Differences[m,{0,1}]は列の差分を検索する.
- Differences[list,{n1,n2}]はDifferences[Differences[list,n1],{0,n2}]と等価である.
例題
すべて開く すべて閉じる例 (2)
スコープ (4)
Differences[{a, b, c, d, e, f}]Differences[{a, b, c, d, e, f}, 1]Differences[{a, b, c, d, e, f}, 1, 2]Differences[{a, b, c, d, e, f}, 1, 3]Differences[(| | | |
| :-- | :-- | :-- |
| a11 | a12 | a13 |
| a21 | a22 | a23 |
| a31 | a32 | a33 |)]//MatrixFormDifferences[(| | | |
| :-- | :-- | :-- |
| a11 | a12 | a13 |
| a21 | a22 | a23 |
| a31 | a32 | a33 |), {1, 0}]//MatrixFormDifferences[(| | | |
| :-- | :-- | :-- |
| a11 | a12 | a13 |
| a21 | a22 | a23 |
| a31 | a32 | a33 |), {0, 1}]//MatrixForm等間隔TimeSeriesの差分:
v = {1, 3, 9, 3, 2};
ts = TimeSeries[v, Automatic]ts["Path"]diff = Differences[ts]diff["Path"]Differences[v] == diff["Values"]アプリケーション (3)
Table[n ^ 5 + 2n - 1, {n, 8}]FixedPointList[Differences, %]t = Table[Exp[-x ^ 2 - y ^ 2], {x, -2, 2, 0.1}, {y, -2, 2, 0.1}];ListDensityPlot[Drop[Differences[t, {0, 2}], 2, 0] + Drop[Differences[t, {2, 0}], 0, 2], PlotRange -> All, DataRange -> {{-2, 2}, {-2, 2}}]ts = TimeSeries@FinancialData["SBUX", "Close", {2013, 1, 1}]DateListPlot[ts]diff = Differences[ts]DateListPlot[diff]res = Tally[Sign[diff]["Values"]]Select[res, First[#] == 1&][[1, 2]] / ts["PathLength"]//N特性と関係 (6)
Table[3i + 6, {i, 10}]Differences[%]Table[3i ^ 2 + 6, {i, 10}]Differences[%]Differences[%]Column[Table[Differences[Range[10], n], {n, 10}]]list の長さが l の場合,Differences[list,n,s]の長さはRamp[l-ns]である:
Table[Length[Differences[Range[10], n, 2]] == Ramp[10 - 2n], {n, 5}]Table[Length[Differences[Range[10], n, 3]] == Ramp[10 - 3n], {n, 5}]Differences[list]はRest[list]-Most[list]に等しい:
list = {a, b, c, d, e};
Differences[list] === Rest[list] - Most[list]ListConvolve[{1,-1},list]にも等しい:
Differences[list] == ListConvolve[{1, -1}, list]FoldListはDifferencesとは逆の動作をする:
Differences[{a, b, c, d, e}]FoldList[Plus, a, %]考えられる問題 (1)
不等間隔TimeSeriesの差分は,その値の差分とは違うことがある:
v = {1, 3, 9, 3, 2};
t = {0, .3, .4, 1.3, 1.5};
ts = TimeSeries[v, {t}]RegularlySampledQ[ts]diff = Differences[ts]diff["Path"]値のDifferencesと比較する:
Differences[v] == diff["Values"]TemporalRegularityをTrueに設定し,新たな時系列の差分を計算する:
ts1 = TimeSeries[ts, TemporalRegularity -> True];diff1 = Differences[ts1];diff1["Values"] == Differences[v]関連するガイド
-
▪
- リストへの数学的およびカウント操作 ▪
- 離散データと整数データ ▪
- 時系列過程 ▪
- リスト操作 ▪
- データの変換と平滑化 ▪
- 算術関数 ▪
- GPU計算 ▪
- 時系列の処理 ▪
- 離散微積分 ▪
- 数値データ ▪
- 関数のリストへの適用 ▪
- 事象系列の処理 ▪
- NVIDIAを使ったGPU計算 ▪
- 信号処理 ▪
- 信号の可視化と解析
テキスト
Wolfram Research (2007), Differences, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/Differences.html (2012年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2007. "Differences." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2012. https://reference.wolfram.com/language/ref/Differences.html.
APA
Wolfram Language. (2007). Differences. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/Differences.html
BibTeX
@misc{reference.wolfram_2026_differences, author="Wolfram Research", title="{Differences}", year="2012", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/Differences.html}", note=[Accessed: 05-September-2026]}
BibLaTeX
@online{reference.wolfram_2026_differences, organization={Wolfram Research}, title={Differences}, year={2012}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/Differences.html}, note=[Accessed: 05-September-2026]}