Как использовать np.arrange для легкой работы с массивами?

[

Использование функции np.arange() в NumPy

NumPy является основной библиотекой языка Python для численных вычислений. Одной из наиболее важных ее функций является тип массива ndarray. NumPy предлагает множество функций для создания массивов в различных ситуациях. Одной из таких функций является arange(), основанная на числовых диапазонах. Именно поэтому она часто называется ‘np.arange()’, потому что ‘np’ широко используется как сокращение для NumPy.

Создание массивов в NumPy важно при работе с другими библиотеками Python, которые на них полагаются, такими как SciPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn и другие. NumPy подходит для создания и работы с массивами, потому что предлагает полезные функции, повышает производительность и позволяет писать лаконичный код.

По окончанию этой статьи вы узнаете:

• что такое ‘np.arange()‘
• как использовать ‘np.arange()‘
• как ‘np.arange()’ сравнивается с встроенным классом ‘range’ в Python
• какие другие функции похожи на ‘np.arange()‘

Давайте посмотрим на примеры использования ‘np.arange()‘.

🎁 Бесплатный бонус: Нажмите здесь, чтобы получить доступ к бесплатному руководству по ресурсам NumPy, которые помогут вам улучшить ваши навыки в NumPy.

Возвращаемое значение и параметры ‘np.arange()'

'np.arange()’ - это одна из функций создания массивов, основанная на числовых диапазонах. Она создает экземпляр ‘ndarray’ с равномерно распределенными значениями и возвращает ссылку на него.

Вы можете определить интервал значений, содержащихся в массиве, расстояние между ними и их тип с помощью четырех параметров функции ‘arange()‘:

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

Первые три параметра определяют диапазон значений, а четвертый указывает тип элементов:

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

Значение step не может быть нулевым, иначе возникнет ошибка ‘ZeroDivisionError’. Если шаг равен нулю, вы не сможете продвинуться относительно начального значения.

Если dtype не указан, ‘arange()’ автоматически выберет подходящий тип для элементов массива.