numpy.arange() w Pythonie
The arange([start,] stop[, krok,][, dtype]) : Zwraca tablicę z równomiernie rozmieszczonymi elementami zgodnie z interwałem. Wspomniany przedział jest w połowie otwarty, tj. [Start, Stop)
Parametry:
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
Powrót:
Array of evenly spaced values. Length of array being generated = Ceil((Stop - Start) / Step)
Przykład:
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> ),> '
'> )> |
Wyjście :
A [[0 1] [2 3]] A [4 5 6 7 8 9] A [ 4 7 10 13 16 19]
Notatka:
- Te programy NumPy-Python nie będą działać na identyfikatorze online, więc uruchom je w swoich systemach, aby je poznać.
- Przewaga metody numpy.arange() nad zwykłą wbudowaną funkcją range() polega na tym, że pozwala ona generować sekwencje liczb, które nie są liczbami całkowitymi.
Przykład:
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> ))> |
Wyjście:
[1. 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9]
Jeśli spróbujesz tego z funkcją range(), otrzymasz błąd TypeError.
