Erstellungsfunktionen für 1D-Arrays
Neben der grundlegenden Array-Erstellung durch explizite Angabe der Elemente ermöglicht numpy auch die automatische Array-Erstellung mithilfe spezieller Funktionen. Hier sind zwei der am häufigsten verwendeten Funktionen zur Erstellung von ausschließlich 1D-Arrays:
arange();linspace().
arange()
Die Funktion numpy.arange() ist ähnlich der eingebauten Python-Funktion range(), jedoch gibt sie ein ndarray zurück. Im Wesentlichen erstellt sie ein Array mit gleichmäßig verteilten Elementen innerhalb eines angegebenen Intervalls.
Zum Beispiel, wenn das angegebene Intervall von 0 bis 10 mit einer Schrittweite von 2 ist, wäre das resultierende Array: [0, 2, 4, 6, 8].
Hier sind die drei wichtigsten Parameter und ihre Rollen:
-
start:- Standardwert:
0; - Repräsentiert das erste Element des Arrays.
- Standardwert:
-
stop:- Kein Standardwert;
- Definiert den Endpunkt, der nicht im Array enthalten ist.
-
step:- Standardwert:
1; - Gibt die Erhöhung an, die jedem nachfolgenden Element hinzugefügt wird.
- Standardwert:
12345678910import numpy as np # Creating an array of integers from 0 to 11 exclusive with step=1 array_1 = np.arange(11) print(array_1) # Creating an array of integers from 1 to 11 exclusive with step=1 array_2 = np.arange(1, 11) print(array_2) # Creating an array of integers from 0 to 11 exclusive with step=2 array_3 = np.arange(0, 11, 2) print(array_3)
linspace()
Während arange() mit reellen Zahlen arbeiten kann, wird numpy.linspace() für diesen Zweck gegenüber numpy.arange() bevorzugt, da arange() aufgrund von Gleitkomma-Präzisionsfehlern bei der Berechnung von Schritten unerwartete Ergebnisse liefern kann. Im Gegensatz dazu erzeugt linspace() eine bestimmte Anzahl von gleichmäßig verteilten Punkten innerhalb eines Intervalls und gewährleistet so Genauigkeit und Konsistenz.
Mit linspace() gibt es anstelle des step-Parameters einen num-Parameter, der verwendet wird, um die Anzahl der Proben (Zahlen) innerhalb eines gegebenen Intervalls anzugeben (Standard ist 50).
1234567import numpy as np # Generating 5 equally spaced values between 0 and 1 (inclusive) array_1 = np.linspace(0, 1, 5) print('Example 1:', array_1) # Generating 7 equally spaced values between -1 and 1 (inclusive) array_2 = np.linspace(-1, 1, 7) print('Example 2:', array_2)
Endpoint
Der endpoint-Parameter bestimmt, ob der stop-Wert eingeschlossen ist. Standardmäßig ist er True (einschließlich). Wenn er auf False gesetzt wird, wird der stop-Wert ausgeschlossen, was die Schrittgröße leicht verringert.
Hier ist ein Vergleich von array_inclusive und array_exclusive:
1234567import numpy as np # Generating 5 equally spaced values between 0 and 1 (inclusive) array_inclusive = np.linspace(0, 1, 5) print('Endpoint = True:', array_inclusive) # Generating 5 equally spaced values between 0 and 1 (exclusive) array_exclusive = np.linspace(0, 1, 5, endpoint=False) print('Endpoint = False:', array_exclusive)
Wenn endpoint=True, wird das Intervall [0, 1] in 4 gleiche Segmente unterteilt und schließt den Endpunkt selbst (1) ein, was zu einer Schrittgröße von (1 - 0) / 4 = 0,25 führt.
Wenn endpoint=False, wird das Intervall [0, 1) in 5 gleiche Segmente unterteilt, da der Endpunkt ausgeschlossen ist, was zu einer Schrittgröße von (1 - 0) / 5 = 0,2 führt.
Hinweis
Sie können immer mehr über diese Funktionen in ihrer Dokumentation erfahren: arange, linspace.
Swipe to start coding
- Verwenden Sie die Funktion
arange(), um das Arrayeven_numberszu erstellen. - Geben Sie die Argumente an, um ein Array von geraden Zahlen von
2bis21exklusiv zu erstellen. - Verwenden Sie die geeignete Funktion, um das Array
sampleszu erstellen, das die Anzahl der Werte innerhalb eines gegebenen Intervalls angibt. - Geben Sie die ersten drei Argumente an, um ein Array von
10gleichmäßig verteilten Zahlen zwischen5und6zu erstellen. - Stellen Sie sicher, dass
6nicht im Arraysamplesenthalten ist.
Lösung
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Can you explain the difference between arange() and linspace() in more detail?
What are some common use cases for arange() and linspace()?
Can you show how floating-point precision errors might affect arange()?
Awesome!
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Erstellungsfunktionen für 1D-Arrays
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Neben der grundlegenden Array-Erstellung durch explizite Angabe der Elemente ermöglicht numpy auch die automatische Array-Erstellung mithilfe spezieller Funktionen. Hier sind zwei der am häufigsten verwendeten Funktionen zur Erstellung von ausschließlich 1D-Arrays:
arange();linspace().
arange()
Die Funktion numpy.arange() ist ähnlich der eingebauten Python-Funktion range(), jedoch gibt sie ein ndarray zurück. Im Wesentlichen erstellt sie ein Array mit gleichmäßig verteilten Elementen innerhalb eines angegebenen Intervalls.
Zum Beispiel, wenn das angegebene Intervall von 0 bis 10 mit einer Schrittweite von 2 ist, wäre das resultierende Array: [0, 2, 4, 6, 8].
Hier sind die drei wichtigsten Parameter und ihre Rollen:
-
start:- Standardwert:
0; - Repräsentiert das erste Element des Arrays.
- Standardwert:
-
stop:- Kein Standardwert;
- Definiert den Endpunkt, der nicht im Array enthalten ist.
-
step:- Standardwert:
1; - Gibt die Erhöhung an, die jedem nachfolgenden Element hinzugefügt wird.
- Standardwert:
12345678910import numpy as np # Creating an array of integers from 0 to 11 exclusive with step=1 array_1 = np.arange(11) print(array_1) # Creating an array of integers from 1 to 11 exclusive with step=1 array_2 = np.arange(1, 11) print(array_2) # Creating an array of integers from 0 to 11 exclusive with step=2 array_3 = np.arange(0, 11, 2) print(array_3)
linspace()
Während arange() mit reellen Zahlen arbeiten kann, wird numpy.linspace() für diesen Zweck gegenüber numpy.arange() bevorzugt, da arange() aufgrund von Gleitkomma-Präzisionsfehlern bei der Berechnung von Schritten unerwartete Ergebnisse liefern kann. Im Gegensatz dazu erzeugt linspace() eine bestimmte Anzahl von gleichmäßig verteilten Punkten innerhalb eines Intervalls und gewährleistet so Genauigkeit und Konsistenz.
Mit linspace() gibt es anstelle des step-Parameters einen num-Parameter, der verwendet wird, um die Anzahl der Proben (Zahlen) innerhalb eines gegebenen Intervalls anzugeben (Standard ist 50).
1234567import numpy as np # Generating 5 equally spaced values between 0 and 1 (inclusive) array_1 = np.linspace(0, 1, 5) print('Example 1:', array_1) # Generating 7 equally spaced values between -1 and 1 (inclusive) array_2 = np.linspace(-1, 1, 7) print('Example 2:', array_2)
Endpoint
Der endpoint-Parameter bestimmt, ob der stop-Wert eingeschlossen ist. Standardmäßig ist er True (einschließlich). Wenn er auf False gesetzt wird, wird der stop-Wert ausgeschlossen, was die Schrittgröße leicht verringert.
Hier ist ein Vergleich von array_inclusive und array_exclusive:
1234567import numpy as np # Generating 5 equally spaced values between 0 and 1 (inclusive) array_inclusive = np.linspace(0, 1, 5) print('Endpoint = True:', array_inclusive) # Generating 5 equally spaced values between 0 and 1 (exclusive) array_exclusive = np.linspace(0, 1, 5, endpoint=False) print('Endpoint = False:', array_exclusive)
Wenn endpoint=True, wird das Intervall [0, 1] in 4 gleiche Segmente unterteilt und schließt den Endpunkt selbst (1) ein, was zu einer Schrittgröße von (1 - 0) / 4 = 0,25 führt.
Wenn endpoint=False, wird das Intervall [0, 1) in 5 gleiche Segmente unterteilt, da der Endpunkt ausgeschlossen ist, was zu einer Schrittgröße von (1 - 0) / 5 = 0,2 führt.
Hinweis
Sie können immer mehr über diese Funktionen in ihrer Dokumentation erfahren: arange, linspace.
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arange(), um das Arrayeven_numberszu erstellen. - Geben Sie die Argumente an, um ein Array von geraden Zahlen von
2bis21exklusiv zu erstellen. - Verwenden Sie die geeignete Funktion, um das Array
sampleszu erstellen, das die Anzahl der Werte innerhalb eines gegebenen Intervalls angibt. - Geben Sie die ersten drei Argumente an, um ein Array von
10gleichmäßig verteilten Zahlen zwischen5und6zu erstellen. - Stellen Sie sicher, dass
6nicht im Arraysamplesenthalten ist.
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