この実験では、配列作成に使用される NumPy ライブラリのnumpy.arange()関数について学びます。
NumPy のarange()関数は、通常、数値範囲に基づく配列作成ルーチンの 1 つです。このメソッドは基本的に等間隔の値でndarrayのインスタンスを作成し、その参照を返します。
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numpy.arange(start, stop, step, dtype)
上記の構文は、numpy.arange()関数を使用するための必要な構文です。最初の 3 つのパラメータは値の範囲を決定するために使用され、4 番目のパラメータは要素の型を指定するために使用されます。
startこれは、区間の開始を示すために使用されるオプションパラメータです。このパラメータの既定値は 0 です。この値は区間に含まれます。
stopこのパラメータは、区間の終了値を表すための数値（整数または小数）で、この値は含まれません。
stepこれは、区間のステップサイズを示すオプションパラメータで、区間の値が変化する数値です。
dtypeこのオプションは、NumPy 配列の要素のデータ型を示すために使用されます。このパラメータの既定値はNoneです。
このステップでは、すべての範囲引数を使用して配列を作成し、その後print()関数を使用して配列を表示します。
import numpy as np
## すべての範囲引数を使用して基本的な NumPy 配列を作成する
a = np.arange(start=2, stop=12, step=2)
## 出力を表示する
print("The Output is :", a)出力は[2, 4, 6, 8, 10]になるはずです。
このステップでは、2 つの範囲引数のみを使用して配列を作成し、その後print()関数を使用して配列を表示します。
import numpy as np
## 2 つの範囲引数のみを使用して NumPy 配列を作成する
a = np.arange(start=2, stop=12)
## 出力を表示する
print("The Output is :", a)2 つの引数のみが提供されているため、stepパラメータは既定値の 1 をとります。出力は[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]になるはずです。
このステップでは、1 つの範囲引数を使用して配列を作成し、その後print()関数を使用して配列を表示します。
import numpy as np
## 1 つの範囲引数を使用して NumPy 配列を作成する
a = np.arange(12)
## 出力を表示する
print("The Output is :", a)1 つの引数のみが提供されているため、それはstopとして扱われ、startとstepの既定値はそれぞれ 0 と 1 となります。出力は[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]になるはずです。
このステップでは、負の引数を使って配列を作成し、step引数に正の値を設定します。
import numpy as np
## 負の開始値と終了値を持つ NumPy 配列を作成する
a = np.arange(-10, -1)
## 出力を表示する
print("The output is:", a)出力は[-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2]になるはずです。
この実験では、NumPy ライブラリの主要な配列作成ルーチンであるnumpy.arange()関数について学びました。この関数の構文、パラメータ、および返される値について学びました。また、さまざまな範囲引数を使って基本的な配列を作成し、その出力を表示する方法を学びました。