Numpy: різниця між np.linspace і np.arange

Коли справа доходить до створення послідовності значень, linspace і arange є двома часто використовуваними функціями NumPy.

Ось тонка різниця між двома функціями:

• linspace дозволяє вказати кількість кроків
• arange дозволяє вказати розмір кроків

Наступні приклади показують, як використовувати кожну функцію на практиці.

Приклад 1: Як використовувати np.linspace

Функція np.linspace() використовує такий базовий синтаксис:

np.linspace(старт, зупинка, номер, …)

золото:

• start : початкове значення послідовності
• stop : кінцеве значення послідовності
• num : кількість значень для створення

Наступний код показує, як використовувати np.linspace() для створення 11 рівномірно розподілених значень від 0 до 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.])

Результатом є масив з 11 рівномірно розташованих значень від 0 до 20.

Використовуючи цей метод, np.linspace() автоматично визначає відстань між значеннями.

Приклад 2: Як використовувати np.arange

Функція np.arange() використовує такий базовий синтаксис:

np.arange(старт, зупинка, крок, …)

золото:

• start : початкове значення послідовності
• stop : кінцеве значення послідовності
• step : Інтервал між значеннями

Наступний код показує, як використовувати np.arange() для створення послідовності значень від 0 до 20, де інтервал між кожним значенням дорівнює 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])

Результатом є послідовність значень від 0 до 20, де інтервал між кожним значенням дорівнює 2.

Використовуючи цей метод, np.arange() автоматично визначає кількість значень для генерації.

Якщо ми використовуємо інший розмір кроку (наприклад, 4), то np.arange() автоматично регулює загальну кількість згенерованих значень:

 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])

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в Python:

Як заповнити масив NumPy значеннями
Як замінити елементи в масиві NumPy
Як підрахувати унікальні значення в масиві NumPy