差分還原是指在一定條件下使用差分方法對數據進行處理，得到差分數據，然后再通過差分數據反推出原始數據的過程。在python中，可以使用numpy庫中的差分函數進行差分操作。

import numpy as np
#原始數據
x = np.array([1, 3, 6, 10, 15])
#進行一階差分
diff_1 = np.diff(x)
print(diff_1)
#輸出為[2 3 4 5]
#進行二階差分
diff_2 = np.diff(x, n=2)
print(diff_2)
#輸出為[1 1 1]
#對差分數據進行還原
#一階還原
result_1 = np.cumsum(diff_1)
print(np.hstack(([x[0]], result_1))))
#輸出為[ 1  3  6 10 15]
#二階還原
result_2 = np.cumsum(diff_2)
print(np.hstack(([x[0]], np.cumsum(diff_1), result_2))))
#輸出為[ 1  3  6 10 15]

在以上代碼中，我們先使用numpy庫中的差分函數對原始數據進行一階和二階差分操作，并將差分結果輸出。然后，我們使用np.cumsum()函數對差分數據進行還原。在一階還原中，我們需要將原始數據的第一個元素先放進數組中，然后與差分數據的累次和進行拼接，就可以還原出原始序列。在二階還原中，我們需要先將一階差分的結果放入數組中，然后將一階差分的累次和再次進行差分得到二階差分的結果，最后再將原始數據的第一個元素、一階差分和二階差分的累次和進行拼接即可還原出原始序列。