Python学习笔记第三十四天(NumPy 从数值范围创建数组)

简介: Python学习笔记第三十四天讲解NumPy 从数值范围创建数组、numpy.arange、numpy.linspace、numpy.logspace的用法。

Python学习笔记第三十四天

NumPy 从数值范围创建数组

这一章节我们将学习如何从数值范围创建数组。

numpy.arange

numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象,函数格式如下:

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

根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray。

参数说明:

参数 描述
start 起始值,默认为0
stop 终止值(不包含)
step 步长,默认为1
dtype 返回ndarray的数据类型,如果没有提供,则会使用输入数据的类型。

生成 0 到 5 的数组:

# 实例 1
import numpy as np
 
x = np.arange(5)  
print (x)

输出结果如下:

[0  1  2  3  4]

设置返回类型位 float:

# 实例 2
import numpy as np
 
# 设置了 dtype
x = np.arange(5, dtype =  float)  
print (x)

输出结果如下:

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

设置了起始值、终止值及步长:

# 实例 3
import numpy as np
x = np.arange(10,20,2)  
print (x)

输出结果如下:

[10  12  14  16  18]

numpy.linspace

numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组,数组是一个等差数列构成的,格式如下:

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
参数说明:

参数 描述
start 序列的起始值
stop 序列的终止值,如果endpoint为true,该值包含于数列中
num 要生成的等步长的样本数量,默认为50
endpoint 该值为 true 时,数列中包含stop值,反之不包含,默认是True。
retstep 如果为 True 时,生成的数组中会显示间距,反之不显示。
dtype ndarray 的数据类型

以下实例用到三个参数,设置起始点为 1 ,终止点为 10,数列个数为 10。

# 实例 4
import numpy as np
a = np.linspace(1,10,10)
print(a)

输出结果为:

[ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

设置元素全部是1的等差数列:

# 实例 5
import numpy as np
a = np.linspace(1,1,10)
print(a)

输出结果为:

[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

将 endpoint 设为 false,不包含终止值:

# 实例 6
import numpy as np
 
a = np.linspace(10, 20,  5, endpoint =  False)  
print(a)

输出结果为:

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

如果将 endpoint 设为 true,则会包含 20。

以下实例设置间距。

# 实例 7
import numpy as np
a =np.linspace(1,10,10,retstep= True)
 
print(a)

# 拓展例子
b =np.linspace(1,10,10).reshape([10,1])
print(b)

输出结果为:

(array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.]), 1.0)
[[ 1.]
 [ 2.]
 [ 3.]
 [ 4.]
 [ 5.]
 [ 6.]
 [ 7.]
 [ 8.]
 [ 9.]
 [10.]]

numpy.logspace

numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。格式如下:

np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)

base 参数意思是取对数的时候 log 的下标。

参数 描述
start 序列的起始值为:base ** start
stop 序列的终止值为:base ** stop。如果endpoint为true,该值包含于数列中
num 要生成的等步长的样本数量,默认为50
endpoint 该值为 true 时,数列中中包含stop值,反之不包含,默认是True。
base 对数 log 的底数。
dtype ndarray 的数据类型
# 实例 8
import numpy as np
# 默认底数是 10
a = np.logspace(1.0,  2.0, num =  10)  
print (a)

输出结果为:

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

将对数的底数设置为 2 :

# 实例 9
import numpy as np
a = np.logspace(0,9,10,base=2)
print (a)

输出如下:

[  1.   2.   4.   8.  16.  32.  64. 128. 256. 512.]

结束语

今天学习的是PythonNumPy 从数值范围创建数组学会了吗。 今天学习内容总结一下:

  1. NumPy 从数值范围创建数组
  2. numpy.arange
  3. numpy.linspace
  4. numpy.logspace
相关文章
|
20天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
37 2
|
2月前
|
网络协议 Java Linux
PyAV学习笔记(一):PyAV简介、安装、基础操作、python获取RTSP(海康)的各种时间戳(rtp、dts、pts)
本文介绍了PyAV库,它是FFmpeg的Python绑定,提供了底层库的全部功能和控制。文章详细讲解了PyAV的安装过程,包括在Windows、Linux和ARM平台上的安装步骤,以及安装中可能遇到的错误和解决方法。此外,还解释了时间戳的概念,包括RTP、NTP、PTS和DTS,并提供了Python代码示例,展示如何获取RTSP流中的各种时间戳。最后,文章还提供了一些附录,包括Python通过NTP同步获取时间的方法和使用PyAV访问网络视频流的技巧。
262 4
PyAV学习笔记(一):PyAV简介、安装、基础操作、python获取RTSP(海康)的各种时间戳(rtp、dts、pts)
|
2月前
|
Python
Socket学习笔记(二):python通过socket实现客户端到服务器端的图片传输
使用Python的socket库实现客户端到服务器端的图片传输,包括客户端和服务器端的代码实现,以及传输结果的展示。
141 3
Socket学习笔记(二):python通过socket实现客户端到服务器端的图片传输
|
26天前
|
存储 数据处理 Python
Python科学计算:NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第27天】在科学计算和数据分析领域,Python凭借简洁的语法和强大的库支持广受欢迎。NumPy和SciPy作为Python科学计算的两大基石,提供了高效的数据处理和分析工具。NumPy的核心功能是N维数组对象(ndarray),支持高效的大型数据集操作;SciPy则在此基础上提供了线性代数、信号处理、优化和统计分析等多种科学计算工具。结合使用NumPy和SciPy,可以显著提升数据处理和分析的效率,使Python成为科学计算和数据分析的首选语言。
32 3
|
28天前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`)
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`),加载历史数据,计算均线和其他技术指标,实现交易逻辑,记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
49 5
|
27天前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
Python科学计算:NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第26天】NumPy和SciPy是Python科学计算领域的两大核心库。NumPy提供高效的多维数组对象和丰富的数学函数,而SciPy则在此基础上提供了更多高级的科学计算功能,如数值积分、优化和统计等。两者结合使Python在科学计算中具有极高的效率和广泛的应用。
43 2
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Mysql学习笔记(四):Python与Mysql交互--实现增删改查
如何使用Python与MySQL数据库进行交互,实现增删改查等基本操作的教程。
67 1
|
2月前
|
Ubuntu Linux Python
Ubuntu学习笔记(六):ubuntu切换Anaconda和系统自带Python
本文介绍了在Ubuntu系统中切换Anaconda和系统自带Python的方法。方法1涉及编辑~/.bashrc和/etc/profile文件,更新Anaconda的路径。方法2提供了详细的步骤指导,帮助用户在Anaconda和系统自带Python之间进行切换。
95 1
|
2月前
|
数据挖掘 索引 Python
Python数据分析篇--NumPy--进阶
Python数据分析篇--NumPy--进阶
18 0
|
2月前
|
数据挖掘 索引 Python
Python数据分析篇--NumPy--入门
Python数据分析篇--NumPy--入门
36 0