はじめに
このチュートリアルでは、数値範囲を使って NumPy 配列を作成する方法を学びます。NumPy は、arange、linspace、logspace など、指定された数値範囲から配列を作成するためのさまざまな関数を提供しています。
VM のヒント
VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。
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numpy.arange の使用
numpy.arange は、任意の与えられた区間にわたって等間隔の値を使って配列を作成するために使用される関数です。
構文
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
パラメータ
- start: このパラメータは区間の始点を示します。デフォルト値は 0 です。
- stop: このパラメータは区間が終了する値を表します。この値は含まれません。
- step: このパラメータは区間の値が変化する数を表します。
- dtype: このパラメータは NumPy 配列の要素のデータ型を示します。
例
import numpy as np
arr = np.arange(0, 10, 2)
print(arr)
出力：
[0 2 4 6 8]
numpy.linspace の使用
numpy.linspace は arange() 関数に似ていますが、ステップサイズの代わりに、区間内の等間隔の値の数を num 引数を使って指定します。
構文
numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)
パラメータ
- start: このパラメータは区間の始まりの値を表します。
- stop: このパラメータは区間の終わりの値を表します。
- num: このパラメータは生成する区間全体の 等間隔のサンプルの数 を示します。デフォルト値は 50 です。
- endpoint: このブール型パラメータの値は、終了値が区間に含まれることを示すために使用されます。
- retstep: このパラメータの値はブール値で、連続する数値間のステップとサンプルを表すために使用されます。
- dtype: このパラメータは配列要素のデータ型を表すために使用されます。
例
import numpy as np
## start=20, end=30, num=5
arr = np.linspace(20, 30, 5)
print(arr)
出力：
[20. 22.5 25. 27.5 30.]
numpy.logspace を使用する
numpy.logspace は、対数スケールで均等に分離された数を使って配列を作成するために使用されます。
構文
numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)
パラメータ
- start: このパラメータは底における区間の始まりの値を表します。
- stop: このパラメータは底における区間の終わりの値を表します。
- num: このパラメータは範囲内の値の数を示します。
- endpoint: このブール型パラメータの値は、終了値を区間の最後の値として表すために使用されます。
- base: 対数空間の底を表すためにパラメータが使用されます。
- dtype: このパラメータは配列要素のデータ型を表すために使用されます。
例
import numpy as np
arr = np.logspace(5, 30, num=5, base=3, endpoint=True)
print("The array is: ", arr)
出力：
The array is: [2.43000000e+02 2.33138563e+05 2.23677324e+08 2.14600041e+11
2.05891132e+14]
まとめ
このチュートリアルでは、NumPy 配列を指定された数値範囲を使って作成できることを学びました。数値範囲から配列を作成するために、3 つの関数（numpy.arange、numpy.linspace、および numpy.logspace）を使用しました。それらの関数について、その構文、パラメータ、および関連する例を説明しました。