Как использовать np.arange в Python?

Возвращаемое значение и параметры np.arange()

Функция np.arange() из библиотеки NumPy создает массив np.ndarray со значениями, которые равномерно распределены в заданном диапазоне, и возвращает ссылку на этот массив.

Функция arange() принимает четыре параметра, которые позволяют определить интервал значений, их шаг и тип элементов массива:

numpy.arange([start, ] stop, [step, ] dtype=None) -> numpy.ndarray

Параметры функции определяют диапазон значений следующим образом:

1. Параметр start - это число (целое или десятичное), которое задает первое значение в массиве.
2. Параметр stop - это число, которое задает конец массива и не включается в него.
3. Параметр step - это число, которое определяет интервал между двумя последовательными значениями в массиве и по умолчанию равно 1.
4. Параметр dtype - это тип элементов выходного массива и по умолчанию равен None.

Значение параметра step не может быть равно нулю, иначе будет вызвано исключение ZeroDivisionError. Если шаг равен нулю, вы не сможете изменить значение от стартового значения.

Если параметр dtype не задан, то используется значение по умолчанию None.

Вот примеры использования функции np.arange():

import numpy as np

# Пример 1
arr1 = np.arange(5)
print(arr1)
# Output: [0 1 2 3 4]

# Пример 2
arr2 = np.arange(start=1, stop=10, step=2)
print(arr2)
# Output: [1 3 5 7 9]

# Пример 3
arr3 = np.arange(start=0, stop=1, step=0.1)
print(arr3)
# Output: [0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

Вы можете использовать функцию np.arange() для создания массивов с числами, которые равномерно распределены в заданном диапазоне. Это очень полезно при работе с данными и выполнении вычислений, особенно в научных и инженерных приложениях, где точность и производительность являются важными факторами.

В следующих разделах мы рассмотрим подробнее различные аргументы для функции np.arange() и их влияние на создание массивов.