numpy.arange() en Python
Le arange([start,] stop[, step,][, dtype]) : Renvoie un tableau avec des éléments régulièrement espacés selon l'intervalle. L'intervalle mentionné est entrouvert, c'est-à-dire [Start, Stop)
Paramètres :
start : [optional] start of interval range. By default start = 0 stop : end of interval range step : [optional] step size of interval. By default step size = 1, For any output out, this is the distance between two adjacent values, out[i+1] - out[i]. dtype : type of output array
Retour:
Array of evenly spaced values. Length of array being generated = Ceil((Stop - Start) / Step)
Exemple:
Python3
# Python Programming illustrating> # numpy.arange method> import> numpy as geek> print> (> 'A
'> , geek.arange(> 4> ).reshape(> 2> ,> 2> ),> '
'> )> print> (> 'A
'> , geek.arange(> 4> ,> 10> ),> '
'> )> print> (> 'A
'> , geek.arange(> 4> ,> 20> ,> 3> ),> '
'> )> |
Sortir :
A [[0 1] [2 3]] A [4 5 6 7 8 9] A [ 4 7 10 13 16 19]
Note:
- Ces programmes NumPy-Python ne fonctionneront pas sur onlineID, alors exécutez-les sur vos systèmes pour les explorer.
- L'avantage de numpy.arange() par rapport à la fonction range() normale intégrée est qu'elle nous permet de générer des séquences de nombres qui ne sont pas des nombres entiers.
Exemple:
Python3
# Python Programming illustrating> # numpy.arange method> import> numpy as np> # Printing all numbers from 1 to> # 2 in steps of 0.1> print> (np.arange(> 1> ,> 2> ,> 0.1> ))> |
Sortir:
[1. 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9]
Si vous l'essayez avec la fonction range(), vous obtenez une TypeError.
