答案是可以的。下面将从数学原理、实现过程和可行性三个方面对此进行详细阐述。
一、数学原理
求导的定义是函数在某一点的变化率，也即在该点处的斜率。而数值求导便是使用有限差分近似求解该点处的导数值。因此，diff函数可以通过计算在该点处的函数值之差来实现数值求导。
具体而言，在点x处的导数值可以使用以下方式计算：
(f(x + h) - f(x - h)) / (2 * h)
其中，h为一个接近于0的常数，常用值为0.01、0.001等。这种方法也称为中心差商近似。
二、实现过程
以下是在Python中实现相应功能的代码：
def numerical_derivative(f, x, h=0.001):
return (f(x+h) - f(x-h)) / (2*h)
# 示例函数
def f(x):
return x**3 + 2*x + 1
x = 2
print(numerical_derivative(f, x)) # 输出18.00000000000024
在上面的代码中，numerical_derivative函数接受一个函数f，一个点x和一个步长h，默认值为0.001。该函数使用中心差商近似来计算在点x处的导数值，并返回结果。在示例函数f中，我们计算在x=2处的导数值，并输出结果18。
三、可行性
diff函数在实现数值求导时是可行的。事实上，类似的思路也被广泛地应用于机器学习中，例如梯度下降等算法。
然而，在实际使用时需要注意的是，步长h的选择会对结果产生较大影响。当h过小时，会受到舍入误差和机器精度的限制；而当h过大时，则会导致误差增大。因此，选择合适的步长十分关键。
四、总结
通过上述的阐述，我们可以得出结论：diff函数是可以用来实现数值求导的，其数学原理是中心差商近似，具体实现时需要选择合适的步长。