Numpy: a diferença entre np.linspace e np.arange

Quando se trata de criar uma sequência de valores, linspace e arange são duas funções NumPy comumente usadas.

Aqui está a diferença sutil entre as duas funções:

• linspace permite que você especifique o número de etapas
• arange permite que você especifique o tamanho das etapas

Os exemplos a seguir mostram como usar cada função na prática.

Exemplo 1: Como usar np.linspace

A função np.linspace() usa a seguinte sintaxe básica:

np.linspace(iniciar, parar, num,…)

Ouro:

• start : O valor inicial da sequência
• stop : o valor final da sequência
• num : o número de valores a serem gerados

O código a seguir mostra como usar np.linspace() para criar 11 valores com espaçamento uniforme entre 0 e 20:

 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.])

O resultado é uma matriz de 11 valores espaçados uniformemente entre 0 e 20.

Usando este método, np.linspace() determina automaticamente a distância entre os valores.

Exemplo 2: Como usar np.arange

A função np.arange() usa a seguinte sintaxe básica:

np.arange(iniciar, parar, passo,…)

Ouro:

• start : O valor inicial da sequência
• stop : o valor final da sequência
• step : O espaçamento entre valores

O código a seguir mostra como usar np.arange() para criar uma sequência de valores entre 0 e 20 onde o espaçamento entre cada valor é 2:

 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])

O resultado é uma sequência de valores entre 0 e 20 onde o espaçamento entre cada valor é 2.

Usando este método, np.arange() determina automaticamente o número de valores a serem gerados.

Se usarmos um tamanho de passo diferente (como 4), então np.arange() ajustará automaticamente o número total de valores gerados:

 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])

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em Python:

Como preencher um array NumPy com valores
Como substituir elementos em um array NumPy
Como contar valores únicos no array NumPy