Учебники

NumPy — массив из числовых диапазонов

В этой главе мы увидим, как создать массив из числовых диапазонов.

numpy.arange

Эта функция возвращает объект ndarray, содержащий равномерно распределенные значения в заданном диапазоне. Формат функции следующий:

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

Конструктор принимает следующие параметры.

Sr.No. Параметр и описание
1

Начните

Начало интервала. Если опущено, по умолчанию 0

2

стоп

Конец интервала (не включая это число)

3

шаг

Интервал между значениями, по умолчанию 1

4

DTYPE

Тип данных результирующего ndarray. Если не указан, используется тип данных ввода

Начните

Начало интервала. Если опущено, по умолчанию 0

стоп

Конец интервала (не включая это число)

шаг

Интервал между значениями, по умолчанию 1

DTYPE

Тип данных результирующего ndarray. Если не указан, используется тип данных ввода

Следующие примеры показывают, как вы можете использовать эту функцию.

Пример 1

Live Demo

import numpy as np 
x = np.arange(5) 
print x

Его вывод будет следующим:

[0  1  2  3  4]

Пример 2

Live Demo

import numpy as np 
# dtype set 
x = np.arange(5, dtype = float)
print x

Здесь результат будет —

[0.  1.  2.  3.  4.] 

Пример 3

Live Demo

# start and stop parameters set 
import numpy as np 
x = np.arange(10,20,2) 
print x

Его вывод выглядит следующим образом —

[10  12  14  16  18] 

numpy.linspace

Эта функция похожа на функцию arange () . В этой функции вместо размера шага указывается количество равномерно распределенных значений между интервалами. Использование этой функции заключается в следующем —

numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)

Конструктор принимает следующие параметры.

Sr.No. Параметр и описание
1

Начните

Начальное значение последовательности

2

стоп

Конечное значение последовательности, включенное в последовательность, если конечная точка установлена ​​в true

3

Num

Количество равномерно распределенных выборок, которые будут сгенерированы. По умолчанию 50

4

конечная точка

Истинно по умолчанию, следовательно, значение стопа включено в последовательность. Если ложь, она не включена

5

retstep

Если true, возвращает образцы и шаг между последовательными числами

6

DTYPE

Тип данных вывода ndarray

Начните

Начальное значение последовательности

стоп

Конечное значение последовательности, включенное в последовательность, если конечная точка установлена ​​в true

Num

Количество равномерно распределенных выборок, которые будут сгенерированы. По умолчанию 50

конечная точка

Истинно по умолчанию, следовательно, значение стопа включено в последовательность. Если ложь, она не включена

retstep

Если true, возвращает образцы и шаг между последовательными числами

DTYPE

Тип данных вывода ndarray

Следующие примеры демонстрируют использование функции linspace .

Пример 1

Live Demo

import numpy as np 
x = np.linspace(10,20,5) 
print x

Его вывод будет —

[10.   12.5   15.   17.5  20.]

Пример 2

Live Demo

# endpoint set to false 
import numpy as np 
x = np.linspace(10,20, 5, endpoint = False) 
print x

Выход будет —

[10.   12.   14.   16.   18.]

Пример 3

Live Demo

# find retstep value 
import numpy as np 

x = np.linspace(1,2,5, retstep = True) 
print x 
# retstep here is 0.25

Теперь результат будет —

(array([ 1.  ,  1.25,  1.5 ,  1.75,  2.  ]), 0.25)

numpy.logspace

Эта функция возвращает объект ndarray, который содержит числа, равномерно распределенные в лог-масштабе. Начальные и конечные конечные точки шкалы — это индексы базы, обычно 10.

numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)

Следующие параметры определяют вывод функции logspace .

Sr.No. Параметр и описание
1

Начните

Начальная точка последовательности — базовый старт

2

стоп

Конечное значение последовательности — базовый стоп

3

Num

Количество значений между диапазоном. По умолчанию 50

4

конечная точка

Если true, стоп — это последнее значение в диапазоне

5

база

База пространства журнала, по умолчанию 10

6

DTYPE

Тип данных выходного массива. Если не указан, это зависит от других входных аргументов

Начните

Начальная точка последовательности — базовый старт

стоп

Конечное значение последовательности — базовый стоп

Num

Количество значений между диапазоном. По умолчанию 50

конечная точка

Если true, стоп — это последнее значение в диапазоне

база

База пространства журнала, по умолчанию 10

DTYPE

Тип данных выходного массива. Если не указан, это зависит от других входных аргументов

Следующие примеры помогут вам понять функцию logspace .

Пример 1

Live Demo

import numpy as np 
# default base is 10 
a = np.logspace(1.0, 2.0, num = 10) 
print a

Его вывод будет следующим:

[ 10.           12.91549665     16.68100537      21.5443469  27.82559402      
  35.93813664   46.41588834     59.94842503      77.42636827    100.    ]

Пример 2

Live Demo

# set base of log space to 2 
import numpy as np 
a = np.logspace(1,10,num = 10, base = 2) 
print a

Теперь результат будет —