So verwenden Sie Python Numpy Arange -Funktion
In der Python Numpy -Bibliothek gibt es viele Funktionen, um verschiedene Arten von numerischen und wissenschaftlichen Operationen auszuführen. Das Erstellen verschiedener Arten von Arrays für verschiedene Zwecke ist eine der praktischen Verwendungen der Numpy -Bibliothek. Python verfügt. Arange () ist eine der Array -Erstellungsfunktionen der Numpy -Bibliothek, um eine Reihe numerischer Bereiche zu erstellen. Die Verwendung der Numpy Arange () -Funktion hat in diesem Tutorial erklärt.
Syntax
np.Array NP.Arange ([Start,] Stopp, [Schritt,], dtype = keine)Diese Funktion kann vier Argumente erfolgen. Der Argument starten ist optional, das den Startwert des Arrays definiert. Wenn der Startwert in der Funktion verwendet wird, dann das obligatorische Argument, stoppen, erfordert die Definition des Endwerts des Arrays. Der Stiefargument ist optional, das den Unterschied zwischen den Elementen definiert. Der Standardwert von der Schritt ist 1 und der Wert dieses Arguments kann nicht 0 sein. Das vierte Argument, DTYPE, Definiert den Datentyp des Array -Elements, und der Standardwert dieses Arguments ist Keiner. Diese Funktion gibt ein Array -Objekt basierend auf den Argumentwerten zurück.
Verwendung von Arange () Funktion
Sie müssen die Python Numpy -Bibliothek installieren, bevor Sie die Beispiele dieses Tutorials üben. Die Verwendungszwecke der Funktion von Arange () mit einem Argument, zwei Argumenten und drei Argumenten wurden in diesem Abschnitt dieses Tutorials unter Verwendung mehrerer Beispiele gezeigt.
Beispiel-1: Verwendung von Arange () Funktion mit einem Argument
Wenn das Arange () Die Funktion der Numpy -Bibliothek wird mit einem Argument verwendet, dann wird der obere Wert des Arrays als Argumentwert festgelegt. Das folgende Skript erstellt ein numpy Array von Bereichswerten und druckt die verschiedenen Array -Attribute und Array -Werte aus. 12 wurde als Argumentwert der ARANGE () -Funktion verwendet, die ein numpy Array von 12 Elementen erzeugt, die von 0 und enden bis 11 enden werden. Als nächstes werden die Dimension, Größe und Datentyp des Arrays gedruckt. Die Array -Werte werden später gedruckt.
# Numpy importierenNumph als NP importieren
# Erstellen Sie ein eindimensionales numpy Array von sequentiellen Zahlen
np_array = np.Arange (12)
# Drucken Sie die verschiedenen Attribute des Numpy -Arrays
print ('Die Dimension des Arrays:', np_array.ndim)
print ('Die Länge des Arrays:', np_array.Größe)
print ('der Datentyp des Arrays:', np_array.DTYPE)
# Drucken Sie die Werte des Numpy -Arrays
print ('Array -Werte sind:', np_array)
Ausgang:
Nach der Ausführung des Skripts wird die folgende Ausgabe angezeigt.
Beispiel-2: Verwendung von Arange () Funktion mit zwei Argumenten
Wenn die Funktion arange () mit zwei Argumenten verwendet wird, werden die Start- und Endwerte des Arrays als Argumentwerte festgelegt. Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Array mit den unteren und oberen Werten erstellt wird Arange () Funktion. Das erste Array wird durch Einstellen erstellt 10 im Start Wert und 25 im stoppen Wert. Eine Reihe von 15 Die sequentielle Ganzzahl wird erstellt. Als nächstes werden zwei Attribute und Array -Werte gedruckt. Das zweite Array wird durch Einstellen erstellt 0.5 im Start Wert und 5.5 in der stoppen Wert. Es wird ein Array von 5 sequentiellen schwebenden Nummer erstellt. Die gleichen Attribute und die Werte dieses Arrays werden später gedruckt.
# Numpy Library importierenNumph als NP importieren
# Erstellen Sie mit den Start- und Endwerten eine numpige Reihe von Ganzzahlzahlen
np_array1 = np.Arange (10, 25)
# Verschiedene Attribute des Arrays drucken
print ('Die Größe des Arrays:', NP_Array1.Größe)
print ('der Datentyp des Arrays:', NP_Array1.DTYPE)
# Drucken Sie die Werte des Numpy -Arrays
print ('Array -Werte sind:', np_array1)
# Erstellen Sie mit den Start- und Endwerten eine numpige Reihe von Float -Nummern
np_array2 = np.Arange (0.5, 5.5)
# Verschiedene Attribute des Arrays drucken
print ('\ n der Größe des Arrays:', np_array2.Größe)
print ('der Datentyp des Arrays:', NP_Array2.DTYPE)
# Drucken Sie die Werte des Numpy -Arrays
print ('Array -Werte sind:', np_array2)
Ausgang:
Nach der Ausführung des Skripts wird die folgende Ausgabe angezeigt.
Beispiel-3: Verwendung von Arange () Funktion mit drei Argumenten
Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der Funktion von Arange () mit drei Argumenten. 10 ist für die eingestellt Start Streit, 20 ist für die eingestellt stoppen Argument, und 2 ist für die eingestellt Der Schrittargumentwert der Funktion von Arange () Funktion. Es erzeugt ein Array von 5 Ganzzahlwerten. Die Größe, der Datentyp und die Werte des Arrays werden als Ausgabe gedruckt.
# Numpy importierenNumph als NP importieren
# Erstellen Sie ein numpy Array von ganzzahligen Zahlen mit den Werten für Start-, End- und Stufenwerte
np_array = np.Arange (10, 20, 2)
# Verschiedene Attribute des Arrays drucken
print ('Die Größe des Arrays:', NP_Array.Größe)
print ('der Datentyp des Arrays:', np_array.DTYPE)
# Drucken Sie die Werte des Numpy -Arrays
print ('Array -Werte sind:', np_array)
Ausgang:
Nach der Ausführung des Skripts wird die folgende Ausgabe angezeigt.
Beispiel-4: Verwendung von Arange () Funktion mit den negativen Argumentwerten
Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der Funktion von Arange () mit den negativen Argumentwerten. 50 ist für das Startargument festgelegt, 20 ist für das Stop -Argument festgelegt und 2 für den Schrittargument der Arange () -Funktion festgelegt. Es erzeugt ein Array von 9 negativen Ganzzahlzahlen. Die Größe, der Datentyp und die Werte des Arrays werden als Ausgabe gedruckt.
# Numpy importierenNumph als NP importieren
# Erstellen Sie mit den Werten für Start-, End- und Stufenwerte eine numpige Reihe negativer Zahlen
np_array = np.Arange (-50, -5, 5)
# Verschiedene Attribute des Arrays drucken
print ('Die Größe des Arrays:', NP_Array.Größe)
print ('der Datentyp des Arrays:', np_array.DTYPE)
# Drucken Sie die Werte des Numpy -Arrays
print ('Array -Werte sind:', np_array)
Ausgang:
Nach der Ausführung des Skripts wird die folgende Ausgabe angezeigt.
Abschluss
Die Möglichkeiten zur Erstellung eines Numpy -Arrays durch Verwendung von Arange () -Funktion wurden in diesem Tutorial unter Verwendung mehrerer Beispiele beschrieben. Die Arrayerstellung mit den sequentiellen positiven und negativen Zahlen unter Verwendung dieser Funktion hat hier gezeigt. Ich hoffe.