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 xĐầu 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 xỞ 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 xĐầu 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 xĐầu 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 xĐầu 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 0.25Bây 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 aĐầu 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 aBây giờ, đầu ra sẽ là -
[ 2. 4. 8. 16. 32. 64. 128. 256. 512. 1024.]