np.where(test['p'].diff() != 0

### 回答1：
np.where 函数用于返回数组中满足条件的元素的索引。

在这个例子中，test[p] 是一个数组，.diff() 函数用于计算数组中各元素与其前一个元素的差，得到一个新的数组。然后使用 != 运算符判断新数组中每个元素是否不等于 0，得到一个布尔型数组。最后，np.where 函数会返回布尔型数组中值为 True 的元素的索引。

总的来说，这个语句的作用是找出 test[p] 数组中相邻元素不同的位置。

示例：

假设 test[p] 数组为 [1, 2, 3, 5, 5, 7]，则 .diff() 函数返回的数组为 [1, 1, 2, 0, 2]，布尔型数组为 [True, True, True, False, True]，最终 np.where 函数返回的结果为 (array([0, 1, 2, 4]),)。

### 回答2：
np.where(test['p'].diff() != 0的作用是在DataFrame中找到“p”列相邻两个元素不相等的位置，并返回这些位置的索引。

具体步骤如下：

1. 首先，使用test['p'].diff()计算“p”列每个元素与前一个元素之间的差值。

2. 然后，使用!= 0操作符来判断这些差值是否不等于0，即找到相邻两个元素不相等的位置。

3. 最后，使用np.where()函数将不相等的位置的索引返回。

例如，假设我们有以下DataFrame:

test = pd.DataFrame({'p': [1, 1, 2, 2, 3, 4, 4]})

使用np.where(test['p'].diff() != 0，将返回一个元组，其中包含两个数组，第一个数组是不相等的位置所在的行号，第二个数组是不相等的位置所在的列号。

所以，np.where(test['p'].diff() != 0将返回：(array([2, 4], dtype=int64),)，表示“p”列中第2行和第4行的元素与前一个元素不相等。

### 回答3：
np.where(test['p'].diff() != 0是一个numpy函数，用于在满足条件的元素位置上返回指定的值。其中test是一个数据框或数据集，['p']是其中的一列，而diff()函数则是用于计算该列的差分。

以下是一个具体的回答示例：

np.where(test['p'].diff() != 0函数的作用是在test数据集的列'p'中，查找差分不等于0的元素的位置，并返回指定的值。

假设test['p']列的数据如下所示：
0 1
1 2
2 2
3 1
4 3

使用np.where(test['p'].diff() != 0函数，它会检查相邻元素的差异并返回一个布尔型的Series。
对于上述数据而言，
test['p'].diff()将会计算差分并返回：
0 NaN
1 1.0
2 0.0
3 -1.0
4 2.0

那么，np.where(test['p'].diff() != 0将会返回：
[1, 3, 4]的位置，在这些位置上实际上差分不等于0的元素。

总结：np.where(test['p'].diff() != 0函数的作用是在指定的数据集中查找差分不等于0的元素的位置，并返回这些位置。