Erstellen von NumPy-Arrays aus numerischen Bereichen

Einführung

In diesem Tutorial lernst du, wie du NumPy-Arrays mit numerischen Bereichen erstellen kannst. NumPy bietet verschiedene Funktionen zum Erstellen von Arrays aus bestimmten numerischen Bereichen, wie arange, linspace und logspace.

Tipps für die VM

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Verwendung von numpy.arange

numpy.arange ist eine Funktion, die verwendet wird, um ein Array zu erstellen, indem gleichmäßig verteilte Werte über einen beliebigen angegebenen Intervall verwendet werden.

Syntax

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

Parameter:

• start: Dieser Parameter gibt den Startpunkt des Intervalls an. Der Standardwert ist 0.
• stop: Dieser Parameter stellt den Wert dar, bei dem das Intervall endet (dieser Wert wird nicht eingeschlossen).
• step: Dieser Parameter stellt die Anzahl dar, um die sich die Werte des Intervalls ändern.
• dtype: Dieser Parameter gibt den Datentyp der NumPy-Array-Elemente an.

Beispiel:

import numpy as np

arr = np.arange(0, 10, 2)
print(arr)

Ausgabe:

[0 2 4 6 8]

Verwendung von numpy.linspace

numpy.linspace ähnelt der arange()-Funktion, jedoch wird statt der Schrittweite die Anzahl gleichmäßig verteilter Werte im Intervall mithilfe des num-Arguments angegeben.

Syntax

numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)

Parameter:

• start: Dieser Parameter stellt den Startwert des Intervalls dar.
• stop: Dieser Parameter stellt den Endwert des Intervalls dar.
• num: Dieser Parameter gibt die Anzahl gleichmäßig verteilter Stichproben im zu generierenden Intervall an. Der Standardwert ist 50.
• endpoint: Der Wert eines booleschen Parameters wird verwendet, um anzugeben, dass der Endwert im Intervall enthalten ist.
• retstep: Der Wert dieses Parameters ist ein boolescher Wert und wird verwendet, um die Schritte und Stichproben zwischen aufeinanderfolgenden Zahlen darzustellen.
• dtype: Dieser Parameter wird verwendet, um den Datentyp der Array-Elemente darzustellen.

Beispiel:

import numpy as np

## start=20, end=30, num=5
arr = np.linspace(20, 30, 5)
print(arr)

Ausgabe:

[20. 22.5 25. 27.5 30.]

Verwendung von numpy.logspace

numpy.logspace wird verwendet, um ein Array zu erstellen, indem die auf einer logarithmischen Skala gleichmäßig voneinander getrennten Zahlen verwendet werden.

Syntax

numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)

Parameter:

• start: Dieser Parameter stellt den Startwert des Intervalls in der Basis dar.
• stop: Dieser Parameter stellt den Endwert des Intervalls in der Basis dar.
• num: Dieser Parameter gibt die Anzahl der Werte im Bereich an.
• endpoint: Der Wert dieses booleschen Parameters wird verwendet, um den durch den Stop dargestellten Wert als den letzten Wert des Intervalls zu machen.
• base: Ein Parameter wird verwendet, um die Basis des logarithmischen Raums darzustellen.
• dtype: Dieser Parameter wird verwendet, um den Datentyp der Array-Elemente darzustellen.

Beispiel:

import numpy as np

arr = np.logspace(5, 30, num=5, base=3, endpoint=True)
print("The array is: ", arr)

Ausgabe:

The array is: [2.43000000e+02 2.33138563e+05 2.23677324e+08 2.14600041e+11
2.05891132e+14]

Zusammenfassung

In diesem Tutorial hast du gelernt, dass NumPy-Arrays mithilfe von angegebenen numerischen Bereichen erstellt werden können. Wir haben drei Funktionen (numpy.arange, numpy.linspace und numpy.logspace) verwendet, um Arrays aus numerischen Bereichen zu erstellen. Wir haben diese Funktionen mit ihrer Syntax, ihren Parametern und den zugehörigen Beispielen behandelt.