Lernen Erstellungsfunktionen für 1D-Arrays

Abschnitt 1. Kapitel 4

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Neben der grundlegenden Array-Erstellung durch explizite Angabe der Elemente ermöglicht numpy auch die automatische Erstellung von Arrays mithilfe spezieller Funktionen. Hier sind zwei der gebräuchlichsten Funktionen zur Erstellung ausschließlich eindimensionaler Arrays:

arange();
linspace().

arange()

Die Funktion numpy.arange() ist ähnlich wie die eingebaute Python-Funktion range(), gibt jedoch ein ndarray zurück. Im Wesentlichen erzeugt sie ein Array mit gleichmäßig verteilten Elementen innerhalb eines angegebenen Intervalls.

Wenn zum Beispiel das angegebene Intervall von 0 bis 10 mit einer Schrittweite von 2 reicht, ergibt das resultierende Array: [0, 2, 4, 6, 8].

Hier sind die drei wichtigsten Parameter und deren Bedeutung:

start:
- Standardwert: 0;
- Gibt das erste Element des Arrays an.
stop:
- Kein Standardwert;
- Definiert den Endpunkt, der nicht im Array enthalten ist.
step:
- Standardwert: 1;
- Gibt das Inkrement an, das zu jedem nachfolgenden Element addiert wird.


              12345678910
            
import 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 für diesen Zweck numpy.linspace() gegenüber numpy.arange() bevorzugt, da arange() aufgrund von Gleitkomma-Präzisionsfehlern bei der Berechnung der Schritte zu unerwarteten Ergebnissen führen kann. Im Gegensatz dazu erzeugt linspace() eine bestimmte Anzahl von gleichmäßig verteilten Punkten innerhalb eines Intervalls und gewährleistet so Genauigkeit und Konsistenz.

Bei linspace() gibt es anstelle des Parameters step den Parameter num, mit dem die Anzahl der Stichproben (Zahlen) innerhalb eines gegebenen Intervalls festgelegt wird (Standardwert ist 50).


              1234567
            
import 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)

Endpunkt

Der Parameter endpoint legt fest, ob der stop-Wert eingeschlossen wird. Standardmäßig ist er auf True gesetzt (einschließend). Wenn er auf False gesetzt wird, wird der stop-Wert ausgeschlossen, wodurch die Schrittweite leicht verringert wird.

Hier ist ein Vergleich von array_inclusive und array_exclusive:


              1234567
            
import 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 ist, wird das Intervall $[0, 1]$ in 4 gleich große Abschnitte unterteilt und schließt den Endpunkt selbst (1) ein, was zu einer Schrittweite von $(1 - 0) / 4 = 0{,}25$ führt.

Wenn endpoint=False ist, wird das Intervall $[0, 1)$ in 5 gleich große Abschnitte unterteilt, da der Endpunkt ausgeschlossen ist, was zu einer Schrittweite von $(1 - 0) / 5 = 0{,}2$ führt.

Aufgabe

Wischen, um mit dem Codieren zu beginnen

Verwenden der Funktion arange(), um das Array even_numbers zu erstellen.
Angabe der Argumente, um ein Array mit geraden Zahlen von 2 bis ausschließlich 21 zu erzeugen.
Verwendung der passenden Funktion zur Erstellung des Arrays samples, bei der die Anzahl der Werte innerhalb eines gegebenen Intervalls festgelegt werden kann.
Angabe der ersten drei Argumente, um ein Array mit 10 gleichmäßig verteilten Zahlen zwischen 5 und 6 zu erzeugen.
Sicherstellen, dass 6 nicht im Array samples enthalten ist.

Lösung

Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden

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