Numpy rekkevidde

Det essensielle Python -biblioteket for numerisk databehandling kalles Numpy. Array -typen ndarray er den mest avgjørende. Tallrike array -konstruksjonsmetoder er tilgjengelige i Numpy for forskjellige omstendigheter. En slik funksjon som bruker numeriske områder er Arange (). Gitt at NP er et ofte brukt forkortelse for Numpy, blir det noen ganger referert til som NP.Arange (). I denne artikkelen har vi gitt syntaks, parametere og mange måter å generere en numpy rekke Arange () -funksjonen. I tillegg til leserens fordel, en rekke programmeringseksempler som bruker NP.Arange () -funksjonen er også dekket. La oss komme i gang.

Numpy Arange () -funksjon

En rekke tall kan opprettes som en matrise ved hjelp av Python Numpy Arange () -funksjonen. Start, stopp, trinn og dtype er de fire argumentene som denne funksjonen krever. Rekkevidde () fungerer bare med heltall. På den annen side fungerer Arange () med både int og float -typer. Syntaks og parametere for Arange () og Range () i Python ligner på det du kan finne ut i følgende avsnitt.

Syntaks av NP.Arange ()

Numpy Arange har en ganske enkel syntaks. Som andre Numpy -funksjoner, kan vi også kalle funksjonsnavnet og spesifisere et sett med parametere etterpå.

Du påkaller metoden med NP.Arange () Hvis du importerer numpy til miljøet ditt som NP. Deretter er det 4 parametere inne i Arange () -funksjonen som du kan endre.

Områdets startverdi er indikert med alternativet "Start". Dette alternativet er valgfritt, derfor hvis du ikke spesifiserer det, er standardverdien satt til 0.

Rekkeviddenes grense er indikert av "'stopp" -alternativet. Som med enhver Python -indeksering, må du huske at denne verdien ikke er en del av det endelige området. Følgelig inkluderer serien med verdier effektivt stoppverdien og fortsetter opp til den. I tillegg må du gi en stoppverdi fordi dette alternativet er nødvendig.

Avstanden mellom verdiene i sekvensen er spesifisert av "trinn" -argumentet. Dette elementet er ikke nødvendig. Hvis du ikke gir noen verdi til alternativet "trinn", vil det bli satt til 1 som standard.

Datatypen er angitt av alternativet “DTTYPE”. Tallrike datatyper er tilgjengelige i Python og Numpy som kan brukes.

Nå har du en ide om Numpy.Arange () -funksjon og syntaks. La oss se noen eksempelprogrammer for å lære hvordan funksjonen fungerer.

Eksempel 1:

Vi vil demonstrere hvordan du bygger en enkel Numpy Arrange -sekvens i dette eksemplet. Forsikre deg om at du importerer Numpy -modulen til miljøet ditt før du begynner å jobbe gjennom dette eksemplet og de andre som følger. La oss nå demonstrere koden for å generere en numpy matrise med syv verdier. Koden viser at vi først importerer Numpy -modulen og deretter bruker NP.Arrange () -funksjon for å bygge en matrise som inneholder 7 oppføringer.

Du bør huske på noen få faktorer, inkludert det faktum at vi utelater startverdien. Sekvensen starter på “0” som et resultat. For det andre fungerer “7” som stopppunktet når vi bruker kodestoppet = 7. Som svar genererer Numpy en sekvens av tall som varierer fra 0 til denne stoppverdien, men som ikke inkluderer den.

Verdiene stiger med "trinn" på 1. Dette skjer som et resultat av at trinnparameterverdien ikke blir spesifisert. Verdien av trinnargumentet er standard til 1 hvis ikke gitt. Datatypen er heller ikke spesifisert, og Python bestemmer datatypen fra de andre argumentene som er gitt til funksjonen.

Importer numpy som NP
trykk (NP.Arange (stopp = 7))

Du kan se at den forrige koden er vellykket utført i følgende:

Et annet alternativ er å bare legge igjen argumentet og ikke parameteren, som i følgende eksempel:

Importer numpy som NP
trykk (NP.Arange (7))

Eksempel 2:

Vi forklarte hvordan vi kan generere en matrise i det første eksemplet ved hjelp av en sekvens av en. Nå viser vi trinnene for å lage en sekvens med tall som trenter med 2. I koden skal vi generere en rekke tall i trinn 2. Det starter klokka 4 og slutter 20. Vi bruker en startposisjon på 4 og en stoppestilling på 20 for å oppnå dette. Vi setter "trinnet = 2" for å øke tallene i trinn på 2. Se på følgende kode:

Importer numpy som NP
res = np.Arange (start = 4, stopp = 20, trinn = 2)
trykk (res)

Den forrige koden oppretter matrisen slik:

Koden genererer Numpy -matrisen med følgende verdier: 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 og 18. Starten på utgangsområdet er 4. Vi gjorde dette ved å sette starten til 4. Utgangsområdet består da av verdier som starter ved 4 og øker med 2 trinn gjennom 18: 4, 6, 8, 10 osv.

Fordi vi setter stoppverdien til 20, slutter rekkevidden på 18. Men husk at numpy.Arange () oppretter bare en serie opp til stoppverdien. Som et resultat, når Arange () når 18, slutter det å fungere. I følge syntaksen, stopp = 20, hvis den prøver å øke med en trinnverdi på 2, resulterer det i en verdi av 20 som bør ignoreres.

Eksempel 3:

Vi vil demonstrere hvordan du kan telle bakover i det endelige eksemplet. For å gjøre det, må du bruke alternativet "trinn". Som vi ser av de tidligere eksemplene, blir tellingen alltid utført gradvis fra begynnelse til slutt. Alternativet "trinn" her er satt til et negativt heltall for å telle bakover. Den skriver ut alle heltallene i området med et synkende trinn hvis vi setter det til -1.

Det er viktig å huske på at for at dette skal fungere, må startverdien være høyere enn den endelige verdien. Startverdien er satt til 25 og sluttverdien er satt til 10 for å returnere en liste fra 25 til 10 omvendt. Trinnet er satt til -1. Sjekk ut følgende kode:

Importer numpy som NP
res = np.Arange (25, 10, -1)
trykk (res)

På skjermdumpen nedenfor kan en rekke tall fra 25 til 11 sees

Konklusjon

Denne artikkelen er definert Numpy Arange () -funksjonen og demonstrerte hvordan du bruker den til å generere en matrise med spesifiserte intervaller. Arange () -funksjonssyntaks er også gitt sammen med en forklaring av hver av dens parametere. For at du skal forstå emnet for hånden og implementere ideen i programmene dine med letthet, inkluderte vi også tre separate eksempler med all nødvendig informasjon.