Para que o cálculo `diff` seja realizado com precisão, você precisa de pelo menos uma dimensão de dados seqüenciais . Essa sequencialidade é fundamental.

Eis o porquê e como isso se relaciona com diferentes tipos de dados:

* sequência unidimensional: Este é o caso mais direto. Pense em uma lista de números (por exemplo, preços das ações ao longo do tempo, leituras de sensores). A função `diff` calcula a diferença entre elementos consecutivos na sequência. Isso destaca alterações ou taxas de mudança.

* Array multidimensional (matrizes, tensores): Mesmo se você tiver uma matriz multidimensional, a função `diff` opera * ao longo * de um eixo ou dimensão específica. Portanto, você precisa de pelo menos uma dimensão para ter uma ordem seqüencial significativa. Por exemplo:

* Dados da imagem: Se você tiver uma imagem (uma matriz 2D de valores de pixel), poderá calcular o `diff` horizontalmente (diferença entre pixels adjacentes em uma linha) ou verticalmente (diferença entre pixels adjacentes em uma coluna). Cada linha ou coluna representa uma sequência.
* séries temporais com vários recursos: Você pode ter dados com registro de data e hora e múltiplas medições (por exemplo, temperatura, pressão, umidade). Você pode calcular o `diff` de cada recurso ao longo do tempo (ao longo da dimensão do tempo).

* Por que sequencialidade é crucial: A idéia principal de `diff` é encontrar a diferença entre os elementos * ordenados *. Se não houver ordem ou sequência inerente, a "diferença" se tornará sem sentido no contexto da análise de mudanças.

em resumo:

O requisito mínimo é uma sequência unidimensional ou, no caso de dados multidimensionais, uma dimensão claramente definida ao longo da qual o 'diff` deve ser calculado, implicando uma sequência dentro dessa dimensão. Sem ordem seqüencial, o resultado é apenas um conjunto de diferenças arbitrárias e não é representativo de uma taxa de mudança ou progressão.