He aquí por qué y cómo se relaciona con diferentes tipos de datos:
* Secuencia unidimensional: Este es el caso más directo. Piense en una lista de números (por ejemplo, precios de las acciones a lo largo del tiempo, lecturas de sensores). La función `diff` calcula la diferencia entre elementos consecutivos en la secuencia. Esto resalta los cambios o las tasas de cambio.
* matriz multidimensional (matrices, tensores): Incluso si tiene una matriz multidimensional, la función `diff` opera * a lo largo de * un eje o dimensión específica. Por lo tanto, necesita al menos una dimensión para tener un orden secuencial significativo. Por ejemplo:
* Datos de imagen: Si tiene una imagen (una matriz 2D de valores de píxeles), podría calcular el `diff` horizontalmente (diferencia entre píxeles adyacentes en una fila) o verticalmente (diferencia entre píxeles adyacentes en una columna). Cada fila o columna representa una secuencia.
* Serie de tiempo con múltiples características: Es posible que tenga datos con marcas de tiempo y múltiples mediciones (por ejemplo, temperatura, presión, humedad). Puede calcular el `diff` de cada característica a lo largo del tiempo (a lo largo de la dimensión de tiempo).
* Por qué la secuencialidad es crucial: La idea central de `diff` es encontrar la diferencia entre los elementos * ordenados *. Si no hay orden o secuencia inherente, la "diferencia" se vuelve sin sentido en el contexto del análisis de cambios.
En resumen:
El requisito mínimo es una secuencia unidimensional o, en el caso de datos multidimensionales, una dimensión claramente definida a lo largo de la cual se calculará el `DiFf`, lo que implica una secuencia dentro de esa dimensión. Sin orden secuencial, el resultado es solo un conjunto arbitrario de diferencias y no representativo de una tasa de cambio o progresión.