Numpy: अरेंजमेंट का उपयोग कैसे करें और एंडपॉइंट कैसे शामिल करें

NumPy arange फ़ंक्शन का उपयोग मानों का अनुक्रम बनाने के लिए किया जा सकता है।

डिफ़ॉल्ट रूप से, यह फ़ंक्शन मानों के अनुक्रम में समापन बिंदु को शामिल नहीं करता है।

इस समस्या से निपटने के दो तरीके हैं:

विधि 1: समापन बिंदु पर चरण आकार जोड़ें

 n.p. arange (start, stop + step, step)

विधि 2: इसके बजाय लिनस्पेस फ़ंक्शन का उपयोग करें

 n.p. linspace (start, stop, num)

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में प्रत्येक विधि का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: समापन बिंदु पर एक चरण आकार जोड़ें

मान लीजिए कि हम 5 के चरण के साथ 0 से 50 तक मानों का एक क्रम बनाना चाहते हैं।

यदि हम NumPy arange फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, तो 50 का समापन बिंदु डिफ़ॉल्ट रूप से अनुक्रम में शामिल नहीं किया जाएगा:

 import numpy as np

#specify start, stop, and step size
start = 0
stop = 50
step = 5

#create array
n.p. arange (start, stop, step)

array([ 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45])

50 के अंतिम बिंदु को शामिल करने के लिए, हम बस चरण आकार को स्टॉप तर्क में जोड़ सकते हैं:

 import numpy as np

#specify start, stop, and step size
start = 0
stop = 50
step = 5

#create array
n.p. arange (start, stop + step, step)

array([ 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50])

ध्यान दें कि 50 का समापन बिंदु अब मानों के अनुक्रम में शामिल है।

नोट : आप NumPy arange() फ़ंक्शन के लिए संपूर्ण दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

उदाहरण 2: इसके बजाय लिनस्पेस फ़ंक्शन का उपयोग करें

मानों का अनुक्रम बनाने और समापन बिंदु को शामिल करने का दूसरा तरीका NumPy linspace फ़ंक्शन का उपयोग करना है, जिसमें डिफ़ॉल्ट रूप से समापन बिंदु शामिल है।

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि 0 से 50 तक मानों का अनुक्रम बनाने के लिए इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 import numpy as np

#specify start, stop, and number of total values in sequence
start = 0
stop = 50
num = 11

#create array
n.p. linspace (start, stop, num)

array([ 0., 5., 10., 15., 20., 25., 30., 35., 40., 45., 50.])

ध्यान दें कि 50 का समापन बिंदु डिफ़ॉल्ट मानों के अनुक्रम में शामिल है।

नोट : आप NumPy arange() फ़ंक्शन के लिए संपूर्ण दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि NumPy में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

NumPy सरणी को मानों से कैसे भरें
NumPy सरणी में तत्वों को कैसे बदलें
NumPy सरणी में अद्वितीय मानों की गणना कैसे करें