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Pour que le calcul `diff` soit effectué avec précision, vous avez besoin d'au moins une dimension de données séquentielles . Cette séquentialité est essentielle.
Voici pourquoi et comment cela se rapporte à différents types de données :
* Séquence unidimensionnelle : C'est le cas le plus simple. Pensez à une liste de chiffres (par exemple, les cours des actions au fil du temps, les relevés des capteurs). La fonction « diff » calcule la différence entre les éléments consécutifs de la séquence. Cela met en évidence les changements ou les taux de changement.
* Tableau multidimensionnel (matrices, tenseurs) : Même si vous disposez d'un tableau multidimensionnel, la fonction `diff` fonctionne *le long* d'un axe ou d'une dimension spécifique. Par conséquent, vous avez besoin d’au moins une dimension pour avoir un ordre séquentiel significatif. Par exemple:
* Données d'image : Si vous avez une image (un tableau 2D de valeurs de pixels), vous pouvez calculer la « différence » horizontalement (différence entre les pixels adjacents dans une ligne) ou verticalement (différence entre les pixels adjacents dans une colonne). Chaque ligne ou colonne représente une séquence.
* Séries chronologiques avec plusieurs fonctionnalités : Vous pouvez disposer de données avec des horodatages et plusieurs mesures (par exemple, température, pression, humidité). Vous pouvez calculer la « diff » de chaque fonctionnalité au fil du temps (le long de la dimension temporelle).
* Pourquoi la séquentialité est cruciale : L'idée principale de « diff » est de trouver la différence entre les éléments *ordonnés*. S'il n'y a pas d'ordre ou de séquence inhérente, la « différence » n'a plus de sens dans le contexte de l'analyse du changement.
En résumé :
L'exigence minimale est une séquence unidimensionnelle ou, dans le cas de données multidimensionnelles, une dimension clairement définie le long de laquelle la « diff » doit être calculée, ce qui implique une séquence à l'intérieur de cette dimension. Sans ordre séquentiel, le résultat n’est qu’un ensemble arbitraire de différences et n’est pas représentatif d’un taux de changement ou de progression.
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