न्यूम्पी - न्यूमेरिकल रेंज से ऐरे

इस अध्याय में, हम देखेंगे कि संख्यात्मक श्रेणियों से एक सरणी कैसे बनाई जाए।

numpy.arange

यह फ़ंक्शन देता है a ndarrayदी गई सीमा के भीतर समान रूप से स्थानिक मान रखने वाली वस्तु। फ़ंक्शन का प्रारूप निम्नानुसार है -

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

कंस्ट्रक्टर निम्नलिखित मापदंडों को लेता है।

अनु क्रमांक।	पैरामीटर और विवरण
1	start एक अंतराल की शुरुआत। छोड़ दिया जाए तो चूक ०
2	stop एक अंतराल का अंत (इस संख्या को शामिल नहीं)
3	step मूल्यों के बीच अंतर, डिफ़ॉल्ट 1 है
4	dtype डेटा प्रकार जिसके परिणामस्वरूप ndarray। यदि नहीं दिया गया है, तो डेटा प्रकार के इनपुट का उपयोग किया जाता है

निम्नलिखित उदाहरण बताते हैं कि आप इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे कर सकते हैं।

उदाहरण 1

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

इसका आउटपुट निम्नानुसार होगा -

[0  1  2  3  4]

उदाहरण 2

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

यहाँ, उत्पादन होगा -

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

उदाहरण 3

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

इसका आउटपुट निम्नानुसार है -

[10  12  14  16  18]

numpy.linspace

यह फ़ंक्शन समान है arange()समारोह। इस फ़ंक्शन में, चरण आकार के बजाय, अंतराल के बीच समान रूप से स्थानिक मान निर्दिष्ट किए जाते हैं। इस फ़ंक्शन का उपयोग निम्नानुसार है -

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

कंस्ट्रक्टर निम्नलिखित मापदंडों को लेता है।

अनु क्रमांक।	पैरामीटर और विवरण
1	start अनुक्रम का प्रारंभिक मूल्य
2	stop अनुक्रम का अंतिम मान, अनुक्रम में शामिल है यदि समापन बिंदु सही पर सेट है
3	num समान रूप से अंतरित नमूनों की संख्या उत्पन्न की जानी है। डिफ़ॉल्ट 50 है
4	endpoint डिफ़ॉल्ट रूप से सही है, इसलिए स्टॉप वैल्यू को अनुक्रम में शामिल किया गया है। यदि गलत है, तो यह शामिल नहीं है
5	retstep यदि सही है, तो सैंपल लौटाता है और लगातार संख्याओं के बीच कदम रखता है
6	dtype डेटा प्रकार का आउटपुट ndarray

निम्नलिखित उदाहरण उपयोग को प्रदर्शित करते हैं linspace समारोह।

उदाहरण 1

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

इसका आउटपुट होगा -

[10.   12.5   15.   17.5  20.]

उदाहरण 2

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

उत्पादन होगा -

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

उदाहरण 3

# find retstep value 
import numpy as np 

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

अब, उत्पादन होगा -

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

numpy.logspace

यह फ़ंक्शन देता है a ndarrayऑब्जेक्ट जिसमें संख्याएँ होती हैं जो समान रूप से लॉग स्केल पर होती हैं। पैमाने के एंडपॉइंट्स को शुरू और रोकना आधार के सूचक हैं, आमतौर पर 10।

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

निम्नलिखित पैरामीटर के उत्पादन का निर्धारण करते हैं logspace समारोह।

अनु क्रमांक।	पैरामीटर और विवरण
1	start अनुक्रम का प्रारंभिक बिंदु आधार प्रारंभ है
2	stop अनुक्रम का अंतिम मूल्य आधार स्टॉप है
3	num रेंज के बीच मूल्यों की संख्या। डिफ़ॉल्ट 50 है
4	endpoint यदि सही है, तो स्टॉप रेंज में अंतिम मान है
5	base लॉग स्पेस का आधार, डिफ़ॉल्ट 10 है
6	dtype आउटपुट सरणी का डेटा प्रकार। यदि नहीं दिया गया है, तो यह अन्य इनपुट तर्कों पर निर्भर करता है

निम्नलिखित उदाहरण आपको समझने में मदद करेंगे logspace समारोह।

उदाहरण 1

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

इसका आउटपुट निम्नानुसार होगा -

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

उदाहरण 2

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

अब, उत्पादन होगा -

[ 2.     4.     8.    16.    32.    64.   128.   256.    512.   1024.]