Fonction numpy.arange()

Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la fonction numpy.arange() de la bibliothèque NumPy, qui est utilisée pour créer des tableaux.

La fonction arange() de NumPy est l'une des routines de création de tableaux qui est généralement basée sur des plages numériques. Cette méthode crée essentiellement une instance de ndarray avec des valeurs régulièrement espacées et renvoie une référence à celle-ci.

Conseils sur la machine virtuelle

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Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Comprendre la syntaxe de numpy.arange()

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

La syntaxe ci-dessus est la syntaxe requise pour utiliser la fonction numpy.arange(). Les trois premiers paramètres sont utilisés pour déterminer la plage des valeurs, tandis que le quatrième paramètre est utilisé pour spécifier le type des éléments.

Explorer les paramètres de numpy.arange()

Paramètre 1 : start

Ce paramètre est facultatif et est utilisé pour indiquer le début de l'intervalle. Sa valeur par défaut est 0. Cette valeur est incluse dans l'intervalle.

Paramètre 2 : stop

Ce paramètre est un nombre (entier ou décimal) qui est utilisé pour représenter la valeur à laquelle l'intervalle se termine, cette valeur n'étant pas incluse.

Paramètre 3 : step

Ce paramètre est facultatif et indique la taille du pas de l'intervalle, c'est-à-dire un nombre par lequel les valeurs de l'intervalle changent.

Paramètre 4 : dtype

Cette option est utilisée pour indiquer le type de données des éléments du tableau NumPy. Sa valeur par défaut est None.

Création d'un tableau de base avec numpy.arange()

Dans cette étape, nous allons créer un tableau en utilisant tous les arguments de plage, puis afficher le tableau à l'aide de la fonction print().

import numpy as np

## Crée un tableau NumPy de base en utilisant tous les arguments de plage
a = np.arange(start=2, stop=12, step=2)

## Affiche la sortie
print("La sortie est :", a)

La sortie devrait être [2, 4, 6, 8, 10].

Création d'un tableau numpy.arange() en utilisant seulement deux arguments de plage

Dans cette étape, nous allons créer un tableau en utilisant seulement deux arguments de plage, puis afficher le tableau à l'aide de la fonction print().

import numpy as np

## Crée un tableau NumPy en utilisant seulement deux arguments de plage
a = np.arange(start=2, stop=12)

## Affiche la sortie
print("La sortie est :", a)

Étant donné que seulement deux arguments sont fournis, le paramètre step prend la valeur par défaut de 1. La sortie devrait être [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11].

Création d'un tableau numpy.arange() avec un seul argument de plage

Dans cette étape, nous allons créer un tableau en utilisant un seul argument de plage, puis afficher le tableau à l'aide de la fonction print().

import numpy as np

## Crée un tableau NumPy en utilisant un seul argument de plage
a = np.arange(12)

## Affiche la sortie
print("La sortie est :", a)

Étant donné que seulement un argument est fourni, il est considéré comme stop, et les valeurs par défaut de start et step sont respectivement 0 et 1. La sortie devrait être [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11].

Création d'un tableau numpy.arange() avec des arguments négatifs

Dans cette étape, nous allons créer un tableau avec des arguments négatifs et avoir une valeur positive pour l'argument step.

import numpy as np

## Crée un tableau NumPy avec des valeurs de départ et d'arrêt négatives
a = np.arange(-10, -1)

## Affiche la sortie
print("La sortie est :", a)

La sortie devrait être [-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2].

Résumé

Dans ce laboratoire, nous avons abordé la fonction numpy.arange() qui est la routine principale de création de tableaux dans la bibliothèque NumPy. Nous avons appris sa syntaxe, ses paramètres et la valeur renvoyée par cette fonction. Nous avons également créé des tableaux de base en utilisant différents arguments de plage et avons appris à afficher leur sortie.