Numpy: np.linspace と np.arange の違い

一連の値を作成する場合、 linspaceとarangeは一般的に使用される 2 つの NumPy 関数です。

2 つの関数の微妙な違いは次のとおりです。

• linspace ではステップ数を指定できます
• arange を使用すると、ステップのサイズを指定できます

以下の例は、各機能の実際の使用方法を示しています。

例 1: np.linspace の使用方法

np.linspace()関数は、次の基本構文を使用します。

np.linspace(開始、停止、数値、…)

金：

• start : シーケンスの開始値
• stop : シーケンスの終了値
• num : 生成する値の数

次のコードは、 np.linspace()を使用して、0 から 20 までの等間隔の 11 個の値を作成する方法を示しています。

 import numpy as np

#create sequence of 11 evenly spaced values between 0 and 20
n.p. linspace (0, 20, 11)

array([ 0., 2., 4., 6., 8., 10., 12., 14., 16., 18., 20.])

結果は、0 から 20 までの等間隔に配置された 11 個の値の配列になります。

このメソッドを使用すると、 np.linspace() は値間の距離を自動的に決定します。

例 2: np.arange の使用方法

np.arange()関数は、次の基本構文を使用します。

np.arange(開始、停止、ステップ、…)

金：

• start : シーケンスの開始値
• stop : シーケンスの終了値
• step : 値間の間隔

次のコードは、 np.arange()を使用して、各値間の間隔が 2 である 0 から 20 までの値のシーケンスを作成する方法を示しています。

 import numpy as np

#create sequence of values between 0 and 20 where spacing is 2
n.p. arange (0, 20, 2)

array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18])

結果は、各値間の間隔が 2 である、0 から 20 までの一連の値になります。

このメソッドを使用すると、 np.arange() が生成する値の数を自動的に決定します。

異なるステップ サイズ (4 など) を使用すると、 np.arange() は生成される値の合計数を自動的に調整します。

 import numpy as np

#create sequence of values between 0 and 20 where spacing is 4
n.p. arange (0, 20, 4)

array([ 0, 4, 8, 12, 16])

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python で他の一般的な操作を実行する方法について説明します。

NumPy 配列に値を入力する方法
NumPy配列内の要素を置換する方法
NumPy配列の一意の値をカウントする方法