Numpy: bir uç noktayı düzenleme ve ekleme nasıl kullanılır?

NumPy arange işlevi bir değer dizisi oluşturmak için kullanılabilir.

Varsayılan olarak bu işlev, değerler dizisine uç noktayı dahil etmez.

Bu soruna geçici bir çözüm bulmanın iki yolu vardır:

Yöntem 1: Uç Noktaya Adım Boyutu Ekleme

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

Yöntem 2: Bunun yerine linspace işlevini kullanın

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

Aşağıdaki örnekler her yöntemin pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: Uç noktaya adım boyutu ekleme

Diyelim ki 5’er adımlarla 0’dan 50’ye kadar bir değer dizisi oluşturmak istiyoruz.

NumPy arange fonksiyonunu kullanırsak, 50’nin bitiş noktası varsayılan olarak diziye dahil edilmeyecektir:

 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])

50’nin bitiş noktasını dahil etmek için adım boyutunu durdurma argümanına basitçe ekleyebiliriz:

 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])

50’nin bitiş noktasının artık değer sırasına dahil edildiğini unutmayın.

Not : NumPy arange() işlevine ilişkin tüm belgeleri burada bulabilirsiniz.

Örnek 2: Bunun yerine linspace işlevini kullanın

Bir değerler dizisi oluşturmanın ve uç noktayı dahil etmenin başka bir yolu, varsayılan olarak uç noktayı içeren NumPy linspace işlevini kullanmaktır.

Aşağıdaki kod, 0’dan 50’ye kadar bir değer dizisi oluşturmak için bu işlevin nasıl kullanılacağını gösterir:

 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.])

50 bitiş noktasının varsayılan değerler sırasına dahil edildiğini unutmayın.

Not : NumPy arange() işlevine ilişkin tüm belgeleri burada bulabilirsiniz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimler NumPy’de diğer genel işlemlerin nasıl gerçekleştirileceğini açıklamaktadır:

NumPy dizisini değerlerle doldurma
NumPy dizisindeki öğeler nasıl değiştirilir?
NumPy dizisindeki benzersiz değerler nasıl sayılır?