El arange([inicio,] detener[, paso,][, tipod]) : Devuelve una matriz con elementos espaciados uniformemente según el intervalo. El intervalo mencionado está medio abierto, es decir, [Iniciar, Detener)
Parámetros:
start : [optional] start of interval range. By default start = 0 stop : end of interval range step : [optional] step size of interval. By default step size = 1, For any output out, this is the distance between two adjacent values, out[i+1] - out[i]. dtype : type of output array>
Devolver:
Array of evenly spaced values. Length of array being generated = Ceil((Stop - Start) / Step)>
Ejemplo:
Python3
# Python Programming illustrating> # numpy.arange method> import> numpy as geek> print>(>'A
'>, geek.arange(>4>).reshape(>2>,>2>),>'
'>)> print>(>'A
'>, geek.arange(>4>,>10>),>'
'>)> print>(>'A
'>, geek.arange(>4>,>20>,>3>),>'
'>)> |
¿Qué es el prólogo?
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Producción :
A [[0 1] [2 3]] A [4 5 6 7 8 9] A [ 4 7 10 13 16 19]>
Nota:
- Estos programas NumPy-Python no se ejecutarán en onlineID, así que ejecútelos en sus sistemas para explorarlos.
- La ventaja de numpy.arange() sobre la función range() normal incorporada es que nos permite generar secuencias de números que no son enteros.
Ejemplo:
Python3
cadena json java
# Python Programming illustrating> # numpy.arange method> import> numpy as np> # Printing all numbers from 1 to> # 2 in steps of 0.1> print>(np.arange(>1>,>2>,>0.1>))> |
>
>
Producción:
[1. 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9]>
Si lo intentas con la función range(), obtienes un TypeError.