NumPy-数値範囲からの配列

この章では、数値範囲から配列を作成する方法を説明します。

numpy.arange

この関数は、指定された範囲内の等間隔の値を含む ndarray オブジェクトを返します。関数の形式は次のとおりです-

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

コンストラクターは次のパラメーターを取ります。

Sr.No.	Parameter & Description
1	start インターバルの開始。省略した場合、デフォルトは0
2	stop 間隔の終わり（この数値は含まれません）
3	step 値間の間隔。デフォルトは1
4	dtype 結果のndarrayのデータ型。指定しない場合、入力のデータ型が使用されます

次の例は、この関数の使用方法を示しています。

import numpy as np
x = np.arange(5)
print x

その出力は次のようになります-

[0  1  2  3  4]

import numpy as np
# dtype set
x = np.arange(5, dtype = float)
print x

ここでは、出力は次のようになります-

[0.  1.  2.  3.  4.]

# start and stop parameters set
import numpy as np
x = np.arange(10,20,2)
print x

その出力は次のとおりです-

[10  12  14  16  18]

この関数は* arange（）*関数に似ています。この関数では、ステップサイズの代わりに、間隔間の等間隔の値の数が指定されます。この関数の使用法は次のとおりです-

numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)

コンストラクターは次のパラメーターを取ります。

Sr.No.	Parameter & Description
1	start シーケンスの開始値
2	stop エンドポイントがtrueに設定されている場合、シーケンスに含まれるシーケンスの終了値
3	num 生成される等間隔のサンプルの数。デフォルトは50
4	endpoint デフォルトではtrueであるため、停止値はシーケンスに含まれます。 falseの場合、含まれません
5	retstep trueの場合、サンプルを返し、連続する番号の間をステップします
6	dtype 出力 ndarray のデータ型

次の例は、 linspace 関数の使用を示しています。

import numpy as np
x = np.linspace(10,20,5)
print x

その出力は-

[10.   12.5   15.   17.5  20.]

# endpoint set to false
import numpy as np
x = np.linspace(10,20, 5, endpoint = False)
print x

出力は次のようになります-

[10.   12.   14.   16.   18.]

# find retstep value
import numpy as np

x = np.linspace(1,2,5, retstep = True)
print x
# retstep here is 0.25

今、出力は次のようになります-

(array([ 1.  ,  1.25,  1.5 ,  1.75,  2.  ]), 0.25)

この関数は、対数スケールで等間隔に配置された数値を含む ndarray オブジェクトを返します。スケールの開始および終了エンドポイントは、ベースのインデックスであり、通常は10です。

numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)

以下のパラメーターは、 logspace 関数の出力を決定します。

Sr.No.	Parameter & Description
1	start シーケンスの開始点はbase ^ start ^です
2	stop シーケンスの最終値はbase ^ stop ^です
3	num 範囲内の値の数。デフォルトは50
4	endpoint trueの場合、stopは範囲内の最後の値です
5	base ログ領域のベース、デフォルトは10
6	dtype 出力配列のデータ型。指定しない場合、他の入力引数に依存します

次の例は、 logspace 関数を理解するのに役立ちます。

import numpy as np
# default base is 10
a = np.logspace(1.0, 2.0, num = 10)
print a

その出力は次のようになります-

[ 10.           12.91549665     16.68100537      21.5443469  27.82559402
  35.93813664   46.41588834     59.94842503      77.42636827    100.    ]

# set base of log space to 2
import numpy as np
a = np.logspace(1,10,num = 10, base = 2)
print a

今、出力は次のようになります-

[ 2.     4.     8.    16.    32.    64.   128.   256.    512.   1024.]