Создание массива NumPy: функция arange ()
функция numpy.arange ()
Функция arange () используется для получения равномерно распределенных значений в заданном интервале.
Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop]. Для целочисленных аргументов функция эквивалентна встроенной функции диапазона Python, но возвращает ndarray, а не список.
При использовании нецелого шага, такого как 0,1, результаты часто не будут согласованными. Лучше использовать linspace для этих случаев.
Синтаксис:
numpy.arange ([start,] stop, [step,] dtype = None)
Версия: 1.15.0
Параметр:
название | Описание | Необходимые / Необязательный |
---|---|---|
Начните | Начало интервала. Интервал включает это значение. Начальное значение по умолчанию - 0. | Необязательный |
стоп | Конец интервала Интервал не включает это значение, за исключением некоторых случаев, когда шаг не является целым числом, а округление с плавающей запятой влияет на длину out. | необходимые |
шаг | Интервал между значениями. Для любого выхода out это расстояние между двумя соседними значениями out [i + 1] - out [i]. Размер шага по умолчанию равен 1. Если шаг указан в качестве аргумента позиции, также необходимо указать начало. | Необязательный |
dtytpe | Тип выходного массива. Если dtype не указан, выведите тип данных из других входных аргументов. | Необязательный |
Возвращаемое значение:
arange: ndarray - Массив равномерно распределенных значений.
Для аргументов с плавающей запятой длина результата равна ceil ((стоп - старт) / шаг). Из-за переполнения с плавающей точкой это правило может привести к тому, что последний элемент out будет больше, чем stop.
Пример метода NumPy.arange () - 1:
>>> import numpy as np
>>> np.arange(5)
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> np.arange(5.0)
array([ 0., 1., 2., 3., 4.])
Иллюстрированная презентация:
Пример метода NumPy.arange () - 2:
>>> import numpy as np
>>> np.arange(5,9)
array([5, 6, 7, 8])
>>> np.arange(5,9,3)
array([5, 8])
Python - NumPy Code Editor:
Предыдущая: loadtxt ()
Далее: linspace ()
Новый контент: Composer: менеджер зависимостей для PHP , R программирования