Numpy: як використовувати організацію та включення кінцевої точки

Функцію NumPy arange можна використовувати для створення послідовності значень.

За замовчуванням ця функція не включає кінцеву точку в послідовність значень.

Існує два способи вирішення цієї проблеми:

Спосіб 1: додайте розмір кроку до кінцевої точки

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

Спосіб 2: замість цього використовуйте функцію linspace

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

Наступні приклади показують, як використовувати кожен метод на практиці.

Приклад 1: додайте розмір кроку до кінцевої точки

Припустимо, ми хочемо створити послідовність значень від 0 до 50 з кроком 5.

Якщо ми використовуємо функцію NumPy arange , кінцева точка 50 не буде включена в послідовність за замовчуванням:

 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])

Щоб включити кінцеву точку 50, ми можемо просто додати розмір кроку до аргументу 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])

Зверніть увагу, що кінцева точка 50 тепер включена в послідовність значень.

Примітка . Ви можете знайти повну документацію для функції NumPy arange() тут .

Приклад 2: замість цього використовуйте функцію linspace

Інший спосіб створити послідовність значень і включити кінцеву точку – це використовувати функцію linspace NumPy, яка включає кінцеву точку за замовчуванням.

Наступний код показує, як використовувати цю функцію для створення послідовності значень від 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.])

Зверніть увагу, що кінцева точка 50 включена в послідовність значень за замовчуванням.

Примітка . Ви можете знайти повну документацію для функції NumPy arange() тут .

Додаткові ресурси

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

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