NumPy-数値範囲からの配列

この章では、数値範囲から配列を作成する方法を説明します。

numpy.arange

この関数は、 ndarray指定された範囲内の等間隔の値を含むオブジェクト。関数の形式は次のとおりです-

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

コンストラクターは次のパラメーターを取ります。

シニア番号	パラメータと説明
1	start インターバルの開始。省略した場合、デフォルトは0です。
2	stop 間隔の終わり（この番号は含まれません）
3	step 値間の間隔。デフォルトは1です。
4	dtype 結果のndarrayのデータ型。指定しない場合、入力のデータ型が使用されます

次の例は、この関数の使用方法を示しています。

例1

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

その出力は次のようになります-

[0  1  2  3  4]

例2

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

ここで、出力は次のようになります。

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

例3

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

その出力は次のとおりです-

[10  12  14  16  18]

numpy.linspace

この関数はに似ています arange()関数。この関数では、ステップサイズの代わりに、間隔の間に等間隔の値の数が指定されます。この関数の使用法は次のとおりです-

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

コンストラクターは次のパラメーターを取ります。

シニア番号	パラメータと説明
1	start シーケンスの開始値
2	stop エンドポイントがtrueに設定されている場合、シーケンスに含まれるシーケンスの終了値
3	num 生成される等間隔のサンプルの数。デフォルトは50です
4	endpoint デフォルトではTrueであるため、停止値がシーケンスに含まれます。falseの場合、含まれません
5	retstep trueの場合、サンプルを返し、連続する数値の間を移動します
6	dtype 出力のデータ型 ndarray

次の例は、使用法を示しています linspace 関数。

例1

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

その出力は次のようになります-

[10.   12.5   15.   17.5  20.]

例2

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

出力は次のようになります-

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

例3

# find retstep value 
import numpy as np 

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

これで、出力は次のようになります。

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

numpy.logspace

この関数は、 ndarray対数目盛で等間隔に配置された数値を含むオブジェクト。スケールの開始エンドポイントと停止エンドポイントは、ベースのインデックスであり、通常は10です。

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

次のパラメータは、の出力を決定します logspace 関数。

シニア番号	パラメータと説明
1	start シーケンスの開始点はベース^{スタートです}
2	stop シーケンスの最終値はベース^{ストップです}
3	num 範囲間の値の数。デフォルトは50です
4	endpoint trueの場合、stopは範囲内の最後の値です
5	base ログスペースのベース、デフォルトは10
6	dtype 出力配列のデータ型。指定しない場合は、他の入力引数に依存します

次の例は、 logspace 関数。

例1

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

その出力は次のようになります-

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

例2

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

これで、出力は次のようになります。

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