在 Python 中，可以使用 `numpy` 库的 `diff` 函数来计算数组元素之间的差分。下面是一个简单的示例：
```python
import numpy as np
创建一个 numpy 数组
x = np.array（[1, 2, 4, 7, 0]）
计算差分
diff = np.diff（x）
print（diff）
输出结果将是：```[ 1 2 3 -3 -1]
这表示原始数组 `x` 中相邻元素之间的差分。
如果你需要对数组进行更复杂的操作，比如对数组的某个区间进行增减，你可以使用差分数组的概念。差分数组 `diff` 的每个元素 `diff[i]` 表示原数组 `nums` 在位置 `i` 和 `i-1` 之间的差值。通过累加差分数组，可以还原出原始数组并进行区间操作。
例如，如果你需要对区间 `nums[2..6]` 中的所有元素加 1，你可以这样操作：
```python
在数组前添加一个 0，作为差分数组的起始值
nums = np.insert（x, 0, 0）
计算差分数组
diff = [nums[i] - nums[i-1] for i in range（1, len（nums））]
对差分数组进行操作，比如区间 [2, 6] 加 1
diff[2:7] = [d + 1 for d in diff[2:7]]
通过累加差分数组还原出原始数组
num = [0 for _ in range（len（diff） + 1）]
for i in range（len（diff））:
num[i+1] = num[i] + diff[i]
print（num）
输出结果将是：```[0, 1, 2, 6, 7, 7, 0, 0, 0, 0]
这表示原始数组 `x` 经过区间 `[2, 6]` 加 1 操作后的结果。
请注意，以上示例使用的是 `numpy` 库，如果你使用的是 `pandas` 库，可以使用 `diff` 方法进行一阶差分计算。