В библиотеке Python NumPy существует множество функций для выполнения различных типов числовых и научных операций. Создание различных типов массивов для различных целей – одно из практических применений библиотеки NumPy. В Python есть встроенная функция arange() для создания списка последовательных чисел. arange() – одна из функций создания массива библиотеки NumPy для создания массива числовых диапазонов.
np.array np.arange([start, ]stop, [step, ], dtype=None)
Эта функция может принимать четыре аргумента. Начала аргумент является необязательным, который определяет начальное значение массива. Если в функции используется начальное значение, то обязательный аргумент stop потребует определения конечного значения массива. Шаг аргумент является необязательным, что определяет разницу между элементами. Значение шага по умолчанию – 1, и значение этого аргумента не может быть 0. Четвертый аргумент, dtype, определяет тип данных элемента массива, а значение по умолчанию для этого аргумента – None . Эта функция возвращает объект массива на основе значений аргументов.
Вы должны установить библиотеку Python NumPy, прежде чем практиковать примеры этого руководства. Использование функции arange() с одним аргументом, двумя аргументами и тремя аргументами было показано в этом разделе этой статьи с использованием нескольких примеров.
Когда функция arange() библиотеки NumPy используется с одним аргументом, тогда в качестве значения аргумента устанавливается верхнее значение массива. Следующий скрипт создаст массив значений диапазона NumPy и распечатает различные атрибуты массива и значения массива. 12 был использован в качестве значения аргумента функции arange(), которая создаст массив NumPy из 12 элементов, которые будут начинаться с 0 и заканчиваться до 11. Затем будут напечатаны размер, размер и тип данных массива. Значения массива будут напечатаны позже.
# Импортировать NumPy import numpy as np # Создать одномерный массив NumPy последовательных чисел np_array = np.arange(12) # Распечатать различные атрибуты массива NumPy print('Размерность массива: ', np_array.ndim) print('Длина массива: ', np_array.size) print('Тип данных массива: ', np_array.dtype) # Распечатать значения массива NumPy print('Значения массива являются:', np_array)
Когда функция arange() используется с двумя аргументами, тогда начальное и конечное значения массива будут установлены как значения аргументов. В следующем примере показано, как создать массив с нижним и верхним значениями с помощью функции arange() . Первый массив создается установкой 10 в начальное значение и 25 в конечное значение. Будет создан массив из 15 последовательных целых чисел. Затем будут напечатаны два атрибута и значения массива. Второй массив создается установкой 0,5 в начальное значение и 5,5 в конце. Будет создан массив из 5 последовательных плавающих чисел. Те же атрибуты и значения этого массива будут напечатаны позже.
# Импортировать библиотеку NumPy import numpy as np # Создать массив NumPy целых чисел с начальным и конечным значениями np_array1 = np.arange(10, 25) # Распечатать различные атрибуты массива print('The size of the array: ', np_array1.size) print('Тип данных массива: ', np_array1.dtype) # Распечатать значения NumPy array print('Значения массива являются:', np_array1) # Создайте массив NumPy чисел с плавающей запятой с начальным и конечным значениями np_array2 = np.arange(0.5, 5.5) # Распечатать различные атрибуты массива print('\nРазмер массива: ', np_array2.size) print('Тип данных массива: ', np_array2.dtype) # Распечатать значения print('Значения массива являются:', np_array2)
В следующем примере показано использование функции arange() с тремя аргументами. 10 устанавливается для аргумента start , 20 устанавливается для аргумента остановки и 2 устанавливается для значения аргумента step функции arange(). Он создаст массив из 5 целочисленных значений. Размер, тип данных и значения массива будут напечатаны в качестве вывода.
# Импортировать Numpy import numpy as np # Создать массив NumPy целых чисел со значениями начала, конца и шага np_array = np.arange(10, 20, 2) # Распечатать различные атрибуты массива print('Размер массива:', np_array. size) print('Тип данных массива:', np_array. dtype) # Распечатать значения массива NumPy print('Значения массива:', np_array)
В следующем примере показано использование функции arange() с отрицательными значениями аргументов. 50 установлено для аргумента start, 20 установлено для аргумента остановки, а 2 установлено для значения аргумента step функции arange(). Он создаст массив из 9 отрицательных целых чисел. Размер, тип данных и значения массива будут напечатаны в качестве вывода.
# Импортировать Numpy import numpy as np # Создать массив отрицательных чисел NumPy со значениями начала, конца и шага np_array = np. arange(- 50 , - 5 , 5) # Распечатать различные атрибуты массива print('Размер массива:' , np_array. size) print('Тип данных массива:' , np_array. dtype) # Распечатать значения массива NumPy print('Значения массива:' ,np_array)
Способы создания массива NumPy с помощью функции arange() были описаны в этом руководстве с использованием нескольких примеров. Здесь показано создание массива с последовательными положительными и отрицательными числами с помощью этой функции. Мы надеемся, что цель использования функции arange() будет понятна читателям после прочтения этой статьи.