Numpy Range

Die essentielle Python -Bibliothek für numerisches Computing wird als Numpy bezeichnet. Der Array -Typ nDarray ist der wichtigste. Für verschiedene Umstände sind in Numpy zahlreiche Array -Konstruktionsmethoden erhältlich. Eine solche Funktion, die numerische Bereiche verwendet, ist Arange (). Da NP ein häufig verwendetes Akronym für Numpy ist, wird es manchmal als NP bezeichnet.Arange (). In diesem Artikel haben wir die Syntax, Parameter und viele Möglichkeiten gegeben. Darüber hinaus für den Vorteil des Lesers eine Vielzahl von Programmierbeispielen, bei denen das NP verwendet wird.ARANGE () -Funktion werden ebenfalls abgedeckt. Lass uns anfangen.

Numpy arange () Funktion

Eine Reihe von Zahlen kann als Array mit der Funktion Python Numpy Arange () erstellt werden. Start, Stopp, Schritt und DTYPE sind die vier Argumente, die diese Funktion erfordert. Range () funktioniert nur mit Ganzzahlen. Andererseits arbeitet Arange () sowohl mit int- als auch mit Float -Typen zusammen. Die Syntax und Parameter von Arange () und Bereich () in Python ähneln dem, was Sie im folgenden Abschnitt herausfinden können.

Syntax von NP.Arange ()

Numpy Arange hat eine ziemlich einfache Syntax. Wie andere Numpy -Funktionen können wir auch den Funktionsnamen aufrufen und anschließend eine Reihe von Parametern angeben.

Sie rufen die Methode mit NP auf.Arange () Wenn Sie den Numpy als NP in Ihre Umgebung importieren. Anschließend gibt es 4 Parameter in der Funktion arange (), die Sie ändern können.

Der Startwert des Bereichs wird durch die Option "Start" angezeigt. Diese Option ist optional. Wenn Sie diese nicht angeben, wird der Standardwert auf 0 gesetzt.

Die Grenze des Bereichs wird durch die Option "Stop" angezeigt. Beachten Sie, dass dieser Wert wie bei jeder Python -Indexierung nicht Teil des endgültigen Bereichs ist. Folglich enthält die Reihe von Werten effektiv den Stoppwert und fortzufahren. Zusätzlich müssen Sie einen Stoppwert geben, da diese Option erforderlich ist.

Der Abstand zwischen Werten in der Sequenz wird durch das Argument „Schritt“ angegeben. Dieses Element ist nicht erforderlich. Wenn Sie der Option „Schritt“ keinen Wert angeben, wird er standardmäßig auf 1 gesetzt.

Der Datentyp wird durch die Option "DTYPE" festgelegt. Zahlreiche Datentypen sind in Python und Numpy verfügbar, die verwendet werden können.

Jetzt haben Sie eine Vorstellung vom Numpy.Arange () Funktion und ihre Syntax. Sehen wir uns einige Beispielprogramme an, um zu erfahren, wie die Funktion funktioniert.

Beispiel 1:

Wir werden demonstrieren, wie man in diesem Beispiel eine einfache Sequenz von Numpy -Anordnungen erstellt. Stellen Sie sicher, dass Sie das Numpy -Modul in Ihre Umgebung importieren, bevor Sie dieses Beispiel und die anderen folgen. Lassen Sie uns nun den Code demonstrieren, um ein Numpy -Array mit sieben Werten zu generieren. Der Code zeigt, dass wir zuerst das Numpy -Modul importieren und dann den NP verwenden.arrangieren () Funktion zum Erstellen eines Arrays, das 7 Einträge enthält.

Sie sollten einige Faktoren berücksichtigen, einschließlich der Tatsache, dass wir den Startwert weglassen. Die Sequenz beginnt damit bei „0“. Zweitens fungiert die „7“ als Stopppunkt, wenn wir den Code -Stopp = 7 verwenden. Als Antwort erzeugt Numpy eine Folge von Zahlen, die von 0 bis zu diesem Stoppwert reicht, sie jedoch nicht einbezieht.

Die Werte steigen um „Schritte“ von 1. Dies geschieht darin, dass der Wert des Schrittparameters nicht angegeben wird. Der Wert des Stiefarguments stand auf 1, wenn nicht angegeben ist. Der Datentyp ist ebenfalls nicht angegeben, und Python bestimmt den Datentyp aus den anderen der Funktion bereitgestellten Argumenten.

Numph als NP importieren
drucken (np.Arange (Stopp = 7))

Sie können sehen, dass der vorherige Code im Folgenden erfolgreich ausgeführt wird:

Eine andere Option besteht darin, das Argument einfach und nicht den Parameter zu hinterlassen, wie im folgenden Beispiel:

Numph als NP importieren
drucken (np.Arange (7))

Beispiel 2:

Wir haben erklärt, wie man im ersten Beispiel ein Array unter Verwendung einer Sequenz von einer generiert. Jetzt zeigen wir die Schritte, um eine Folge von Zahlen zu erstellen, die nach 2 inkrementiert werden. Im Code generieren wir in Schritt 2 eine Reihe von Zahlen. Es beginnt bei 4 und endet bei 20. Wir verwenden eine Startposition von 4 und eine Stoppposition von 20, um dies zu erreichen. Wir setzen den „Schritt = 2“, um die Zahlen in Schritten von 2 zu erhöhen. Schauen Sie sich den folgenden Code an:

Numph als NP importieren
res = np.Arange (Start = 4, Stopp = 20, Schritt = 2)
Druck (res)

Der vorherige Code erstellt das Array wie folgt:

Der Code generiert das Numpy -Array mit den folgenden Werten: 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 und 18. Der Beginn des Ausgangsbereichs beträgt 4. Wir haben dies getan, indem wir den Start auf 4 festgelegt haben. Der Ausgangsbereich besteht dann aus Werten ab 4 und zunimmt um 2 Schritte bis 18: 4, 6, 8, 10 usw.

Da wir den Stoppwert auf 20 festlegen, enden die Bereichswerte bei 18. Aber denken Sie daran, dass Numpy.Arange () erstellt nur eine Serie bis zum Stoppwert. Sobald Arange () 18 erreicht ist, funktioniert es nicht mehr zu arbeiten. Laut der Syntax stop = 20, wenn es versucht, um einen Schrittwert von 2 zu erhöhen, führt dies zu einem Wert von 20, der ignoriert werden sollte.

Beispiel 3:

Wir werden zeigen, wie man im letzten Beispiel rückwärts zählt. Dazu müssen Sie die Option "Schritt" anwenden. Wie wir aus den vorherigen Beispielen erkennen können, wird die Anzahl immer von Anfang bis Ende allmählich nach und nach durchgeführt. Die Option „Schritt“ ist hier auf eine negative Ganzzahl eingestellt, um rückwärts zu zählen. Es druckt alle Ganzzahlen im Bereich mit einem abnehmenden Schritt, wenn wir es auf -1 einstellen.

Es ist wichtig zu beachten. Der Startwert wird auf 25 gesetzt und der Endwert wird auf 10 gesetzt, um eine Liste von 25 auf 10 in umgekehrt zurückzugeben. Der Schritt ist auf -1 eingestellt. Schauen Sie sich den folgenden Code an:

Numph als NP importieren
res = np.Arange (25, 10, -1)
Druck (res)

Im folgenden Screenshot ist eine Reihe von Zahlen von 25 bis 11 zu sehen

Abschluss

Dieser Artikel ist die Funktion numpy arange () definiert und demonstriert, wie es verwendet wird, um ein Array mit angegebenen Intervallen zu generieren. Die ARANGE () -Funktionssyntax wird auch zusammen mit einer Erläuterung der einzelnen Parameter bereitgestellt. Damit Sie das jeweilige Thema verstehen und die Idee in Ihren Programmen problemlos implementieren können, haben wir auch drei separate Beispiele mit allen erforderlichen Informationen aufgenommen.