Numpy: jak używać aranżacji i dołączania punktu końcowego

Za pomocą funkcji porządkowania NumPy można utworzyć sekwencję wartości.

Domyślnie funkcja ta nie uwzględnia punktu końcowego w sekwencji wartości.

Istnieją dwa sposoby obejścia tego problemu:

Metoda 1: Dodaj rozmiar kroku do punktu końcowego

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

Metoda 2: Zamiast tego użyj funkcji linspace

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

Poniższe przykłady pokazują, jak zastosować każdą metodę w praktyce.

Przykład 1: Dodaj rozmiar kroku do punktu końcowego

Załóżmy, że chcemy utworzyć sekwencję wartości od 0 do 50 z krokiem 5.

Jeśli użyjemy funkcji porządkowania NumPy, punkt końcowy 50 nie zostanie domyślnie uwzględniony w sekwencji:

 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])

Aby uwzględnić punkt końcowy wynoszący 50, możemy po prostu dodać wielkość kroku do argumentu stop :

 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])

Należy zauważyć, że punkt końcowy wynoszący 50 jest teraz uwzględniony w sekwencji wartości.

Uwaga : pełną dokumentację funkcji NumPy arange() można znaleźć tutaj .

Przykład 2: Zamiast tego użyj funkcji linspace

Innym sposobem na utworzenie sekwencji wartości i uwzględnienie punktu końcowego jest użycie funkcji linspace NumPy, która domyślnie uwzględnia punkt końcowy.

Poniższy kod pokazuje, jak wykorzystać tę funkcję do utworzenia sekwencji wartości od 0 do 50:

 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.])

Należy pamiętać, że punkt końcowy wynoszący 50 jest uwzględniony w sekwencji wartości domyślnych.

Uwaga : pełną dokumentację funkcji NumPy arange() można znaleźć tutaj .

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe operacje w NumPy:

Jak wypełnić tablicę NumPy wartościami
Jak zamienić elementy w tablicy NumPy
Jak policzyć unikalne wartości w tablicy NumPy