numpy的3d数组指定列做一阶差分

在NumPy中，如果你想对3D数组的某一列做一阶差分，可以先将这列提取出来形成独立的一维数组，然后利用`numpy.diff()`函数计算差分，最后再将结果放回原来的3D数组对应的位置。这里假设我们有一个形状为`(n, m, k)`的3D数组，其中`k`是列数，你想对第`i`列做差分。

首先，你需要提取第`i`列：

column_i = array_3d[:, :, i]

然后计算差分：

diff_column_i = np.diff(column_i)

注意，`np.diff()`默认会计算相邻元素之间的差，所以如果你想要的是向前差分（从第二项减去第一项），需要设置`order=1`；如果想要向后差分（从当前项减去前一项），可以设置`order=-1`。

最后，你可以将差分后的结果添加到原始3D数组的一个新维度上：

array_3d_diff = np.concatenate((array_3d[:, :, :i], diff_column_i.reshape(-1, 1, k), array_3d[:, :, (i+1):]), axis=-1)

这样`array_3d_diff`就包含了原始数组中第`i`列的一阶差分了。