Numpy: как использовать организацию и включение конечной точки

Функцию arange NumPy можно использовать для создания последовательности значений.

По умолчанию эта функция не включает конечную точку в последовательность значений.

Есть два способа обойти эту проблему:

Способ 1: добавьте размер шага к конечной точке

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

Способ 2: вместо этого используйте функцию linspace

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

Следующие примеры показывают, как использовать каждый метод на практике.

Пример 1. Добавьте размер шага к конечной точке

Допустим, мы хотим создать последовательность значений от 0 до 50 с шагом 5.

Если мы используем функцию arange NumPy, конечная точка 50 не будет включена в последовательность по умолчанию:

 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])

Чтобы включить конечную точку 50, мы можем просто добавить размер шага к аргументу остановки :

 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])

Обратите внимание, что конечная точка 50 теперь включена в последовательность значений.

Примечание . Полную документацию по функции NumPy arange() можно найти здесь .

Пример 2: вместо этого используйте функцию linspace

Другой способ создать последовательность значений и включить конечную точку — использовать функцию linspace NumPy, которая включает конечную точку по умолчанию.

Следующий код показывает, как использовать эту функцию для создания последовательности значений от 0 до 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.])

Обратите внимание, что конечная точка 50 включена в последовательность значений по умолчанию.

Примечание . Полную документацию по функции NumPy arange() можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в NumPy:

Как заполнить массив NumPy значениями
Как заменить элементы в массиве NumPy
Как посчитать уникальные значения в массиве NumPy