La bibliothèque Python essentielle pour l'informatique numérique est appelée Numpy. Le type de tableau Ndarray est le plus crucial. De nombreuses méthodes de construction de réseaux sont disponibles en Numpy pour diverses circonstances. Une telle fonction qui utilise des plages numériques est Arange (). Étant donné que NP est un acronyme fréquemment utilisé pour Numpy, il est parfois appelé NP.arange (). Dans cet article, nous avons donné la syntaxe, les paramètres et de nombreuses façons de générer un tableau Numpy de la fonction Arange (). De plus, pour le bénéfice du lecteur, une variété d'exemples de programmation qui utilisent le NP.La fonction Arange () est également couverte. Commençons.
Fonction Numpy Arange ()
Une gamme de nombres peut être créée en tant que tableau à l'aide de la fonction Python Numpy Arange (). Démarrer, arrêter, étape et dType sont les quatre arguments dont cette fonction nécessite. Range () ne fonctionne qu'avec des entiers. D'un autre côté, Arange () fonctionne avec les types int et float. La syntaxe et les paramètres d'Arange () et Range () dans Python sont similaires à ce que vous pouvez trouver dans la section suivante.
Syntaxe de NP.Arange ()
Numpy Arange a une syntaxe assez simple. Comme d'autres fonctions Numpy, nous pouvons également appeler le nom de la fonction et spécifier un ensemble de paramètres par la suite.
Vous invoquez la méthode avec NP.arange () Si vous importez le Numpy dans votre environnement en tant que NP. Ensuite, il y a 4 paramètres à l'intérieur de la fonction Arange () que vous pouvez modifier.
La valeur de départ de la plage est indiquée par l'option «Démarrer». Cette option est facultative, donc si vous ne le spécifiez pas, la valeur par défaut est définie sur 0.
La limite de la plage est indiquée par l'option «« arrêt ». Comme pour toute indexation Python, gardez à l'esprit que cette valeur ne fait pas partie de la plage finale. Par conséquent, la série de valeurs inclut efficacement la valeur d'arrêt et continue. De plus, vous devez donner une valeur d'arrêt car cette option est nécessaire.
La distance entre les valeurs dans la séquence est spécifiée par l'argument «étape». Cet élément n'est pas requis. Si vous ne donnez aucune valeur à l'option «étape», elle sera définie sur 1 par défaut.
Le type de données est défini par l'option «dtype». De nombreux types de données sont disponibles en Python et Numpy qui peuvent être utilisés.
Maintenant, vous avez une idée du Numpy.Fonction Arange () et sa syntaxe. Voyons quelques exemples de programmes pour savoir comment fonctionne la fonction.
Exemple 1:
Nous allons montrer comment construire une séquence d'organisation Numpy facile dans cet exemple. Assurez-vous d'importer le module Numpy dans votre environnement avant de commencer à travailler à travers cet exemple et les autres qui suivent. Voyons maintenant le code pour générer un tableau Numpy avec sept valeurs. Le code démontre que nous importons d'abord le module Numpy, puis utilisons le NP.Organiser () Fonction pour construire un tableau contenant 7 entrées.
Vous devez garder à l'esprit quelques facteurs, y compris le fait que nous omettons la valeur de début. La séquence commence à «0» en conséquence. Deuxièmement, le «7» agit comme le point d'arrêt lorsque nous utilisons le code stop = 7. En réponse, Numpy génère une séquence de nombres qui varie de 0 à cette valeur d'arrêt mais ne l'inclut pas.
Les valeurs augmentent par «étapes» de 1. Cela se produit à la suite de la valeur du paramètre de pas qui n'est pas spécifié. La valeur de l'argument étape est par défaut à 1 si elle n'est pas fournie. Le type de données n'est pas non plus spécifié et Python détermine le type de données des autres arguments fournis à la fonction.
Importer Numpy comme NPVous pouvez voir que le code précédent est exécuté avec succès dans ce qui suit:
Une autre option consiste simplement à quitter l'argument et non le paramètre, comme dans l'exemple suivant:
Importer Numpy comme NPExemple 2:
Nous avons expliqué comment générer un tableau dans le premier exemple en utilisant une séquence d'une. Maintenant, nous montrons les étapes pour créer une séquence de nombres qui incréments de 2. Dans le code, nous allons générer une gamme de nombres à l'étape 2. Il commence à 4 et se termine à 20. Nous utilisons un poste de début de 4 et un poste d'arrêt de 20 pour accomplir cela. Nous définissons le «Step = 2» pour incrémenter les nombres en étapes de 2. Regardez le code suivant:
Importer Numpy comme NPLe code précédent crée le tableau comme ceci:
Le code génère le tableau Numpy avec les valeurs suivantes: 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 et 18. Le début de la plage de sortie est de 4. Nous l'avons fait en définissant le début à 4. La plage de sortie se compose alors de valeurs commençant à 4 et augmentant de 2 incréments à 18: 4, 6, 8, 10, etc.
Parce que nous définissons la valeur d'arrêt sur 20, les valeurs de plage se terminent à 18. Mais gardez à l'esprit que Numpy.arange () ne crée qu'une série jusqu'à la valeur d'arrêt. En conséquence, une fois qu'Arange () atteint 18, il cesse de fonctionner. Selon la syntaxe, stop = 20, s'il essaie d'augmenter d'une valeur de pas de 2, il en résulte une valeur de 20 qui doit être ignorée.
Exemple 3:
Nous allons montrer comment compter en arrière dans l'exemple final. Pour ce faire, vous devez utiliser l'option «étape». Comme nous pouvons le voir à partir des exemples précédents, le nombre est toujours effectué progressivement du début à la fin. L'option «étape» ici est définie sur un entier négatif pour compter vers l'arrière. Il imprime tous les entiers de la gamme avec une étape décroissante si nous le définissons à -1.
Il est important de garder à l'esprit que pour que cela fonctionne, la valeur de départ doit être supérieure à la valeur finale. La valeur de démarrage est définie sur 25 et la valeur finale est définie sur 10 pour renvoyer une liste de 25 à 10 à l'envers. L'étape est définie sur -1. Consultez le code suivant:
Importer Numpy comme NPDans la capture d'écran ci-dessous, une gamme de nombres de 25 à 11 peut être vue
Conclusion
Cet article est défini la fonction Arange () Numpy et a démontré comment l'utiliser pour générer un tableau avec des intervalles spécifiés. La syntaxe de fonction Arange () est également fournie avec une explication de chacun de ses paramètres. Pour que vous compreniez facilement le sujet à portée de main et mettez en œuvre l'idée dans vos programmes, nous avons également inclus trois exemples distincts avec toutes les informations nécessaires.