NumPy - Mảng từ Dãy số

Trong chương này, chúng ta sẽ xem cách tạo một mảng từ các phạm vi số.

numpy.arange

Hàm này trả về một ndarrayđối tượng chứa các giá trị cách đều nhau trong một phạm vi nhất định. Định dạng của hàm như sau:

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

Hàm tạo nhận các tham số sau.

Sr.No. Mô tả về Thông Số
1

start

Bắt đầu của một khoảng thời gian. Nếu bỏ qua, mặc định là 0

2

stop

Kết thúc khoảng thời gian (không bao gồm số này)

3

step

Khoảng cách giữa các giá trị, mặc định là 1

4

dtype

Kiểu dữ liệu của ndarray kết quả. Nếu không được cung cấp, kiểu dữ liệu đầu vào sẽ được sử dụng

Các ví dụ sau đây cho thấy cách bạn có thể sử dụng chức năng này.

ví dụ 1

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

Đầu ra của nó sẽ như sau:

[0  1  2  3  4]

Ví dụ 2

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

Ở đây, đầu ra sẽ là -

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

Ví dụ 3

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

Đầu ra của nó như sau:

[10  12  14  16  18]

numpy.linspace

Chức năng này tương tự như arange()chức năng. Trong hàm này, thay vì kích thước bước, số lượng các giá trị cách đều giữa khoảng được chỉ định. Cách sử dụng chức năng này như sau:

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

Hàm tạo nhận các tham số sau.

Sr.No. Mô tả về Thông Số
1

start

Giá trị bắt đầu của chuỗi

2

stop

Giá trị cuối của chuỗi, được bao gồm trong chuỗi nếu điểm cuối được đặt thành true

3

num

Số lượng mẫu cách đều nhau sẽ được tạo ra. Mặc định là 50

4

endpoint

Đúng theo mặc định, do đó giá trị dừng được bao gồm trong chuỗi. Nếu sai, nó không được bao gồm

5

retstep

Nếu đúng, trả về các mẫu và bước giữa các số liên tiếp

6

dtype

Loại dữ liệu đầu ra ndarray

Các ví dụ sau đây chứng minh việc sử dụng linspace chức năng.

ví dụ 1

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

Đầu ra của nó sẽ là -

[10.   12.5   15.   17.5  20.]

Ví dụ 2

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

Đầu ra sẽ là -

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

Ví dụ 3

# find retstep value 
import numpy as np 

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

Bây giờ, đầu ra sẽ là -

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

numpy.logspace

Hàm này trả về một ndarrayđối tượng chứa các số cách đều nhau trên thang log. Điểm cuối bắt đầu và điểm dừng của thang đo là chỉ số của cơ sở, thường là 10.

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

Các tham số sau xác định đầu ra của logspace chức năng.

Sr.No. Mô tả về Thông Số
1

start

Điểm bắt đầu của chuỗi là bắt đầu cơ sở

2

stop

Giá trị cuối cùng của chuỗi là điểm dừng cơ bản

3

num

Số lượng giá trị giữa phạm vi. Mặc định là 50

4

endpoint

Nếu đúng, dừng là giá trị cuối cùng trong phạm vi

5

base

Cơ sở của không gian nhật ký, mặc định là 10

6

dtype

Kiểu dữ liệu của mảng đầu ra. Nếu không được đưa ra, nó phụ thuộc vào các đối số đầu vào khác

Các ví dụ sau sẽ giúp bạn hiểu logspace chức năng.

ví dụ 1

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

Đầu ra của nó sẽ như sau:

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

Ví dụ 2

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

Bây giờ, đầu ra sẽ là -

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