Numpy: np.linspace와 np.arange의 차이점

일련의 값을 생성할 때 linspace 와 arange 는 일반적으로 사용되는 두 가지 NumPy 함수입니다.

두 기능의 미묘한 차이점은 다음과 같습니다.

• linspace를 사용하면 단계 수 를 지정할 수 있습니다
• range를 사용 하면 단계의 크기를 지정할 수 있습니다.

다음 예에서는 각 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예시 1: np.linspace 사용 방법

np.linspace() 함수는 다음 기본 구문을 사용합니다.

np.linspace(시작, 중지, 숫자, …)

금:

• start : 시퀀스의 시작 값
• stop : 시퀀스의 끝 값
• num : 생성할 값의 개수

다음 코드는 np.linspace()를 사용하여 0과 20 사이에 균일한 간격의 값 11개를 생성하는 방법을 보여줍니다.

 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.])

결과는 0과 20 사이에 균일한 간격으로 배치된 11개의 값 배열입니다.

이 방법을 사용하면 np.linspace()는 값 사이의 거리를 자동으로 결정합니다.

예제 2: np.arange 사용 방법

np.arange() 함수는 다음 기본 구문을 사용합니다.

np.arange(시작, 중지, 단계, …)

금:

• start : 시퀀스의 시작 값
• stop : 시퀀스의 끝 값
• step : 값 사이의 간격

다음 코드는 np.arange()를 사용하여 각 값 사이의 간격이 2인 0과 20 사이의 값 시퀀스를 만드는 방법을 보여줍니다.

 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])

결과는 각 값 사이의 간격이 2인 0과 20 사이의 값 시퀀스입니다.

이 방법을 사용하면 np.arange()는 생성할 값의 개수를 자동으로 결정합니다.

다른 단계 크기(예: 4)를 사용하면 np.arange()는 생성된 총 값 수를 자동으로 조정합니다.

 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])

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

NumPy 배열을 값으로 채우는 방법
NumPy 배열의 요소를 바꾸는 방법
NumPy 배열에서 고유한 값을 계산하는 방법