Bài 7: Mảng từ dãy số – Numpy trong Python

Trang chủ » Training » Bài 7: Mảng từ dãy số – Numpy trong Python
23/02/2022 Training 100 viewed
Ở bài hôm nay . ta sẽ xem cách tạo một mảng từ một dãy số trong phạm vi nhất định

1. numpy.arange :

Hàm này trả về một đối tượng ndarray chứa các giá trị cách đều nhau trong một phạm vi nhất định. Cú pháp như sau :
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
  1. start : Khoảng thời gian bắt đầu. Nếu bỏ qua, mặc định là 0
  2. stop : Kết thúc khoảng thời gian
  3. step : Khoảng cách giữa các giá trị, mặc định là 1
  4. dtype : Kiểu dữ liệu của ndarray kết quả. Nếu không được cung cấp, kiểu dữ liệu đầu vào sẽ được sử dụng
Ví dụ 1 :
import numpy as np 
x = np.arange(5) 
print x
Kết quả :
[0  1  2  3  4]
Ví dụ 2:
import numpy as np 
# dtype set 
x = np.arange(5, dtype = float)
print x
[0.  1.  2.  3.  4.]
Ví dụ 3 :
# start and stop parameters set 
import numpy as np 
x = np.arange(10,20,2) 
print x
kết quả :
[10  12  14  16  18]

2. numpy.linspace

Hàm này tương tự như hàm arange (). Trong hàm này, thay vì kích thước bước, số lượng các giá trị cách đều giữa khoảng được chỉ định.
numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)
Lưu ý các tham số sau :
  1. start : Khoảng thời gian bắt đầu. Nếu bỏ qua, mặc định là 0
  2. stop : Kết thúc khoảng thời gian
  3. num : Số lượng mẫu cách đều nhau sẽ được tạo ra. Mặc định là 50
  4. endpoint :Mặc định là true, do đó giá trị dừng được bao gồm trong chuỗi. Nếu sai, nó không có giá trị dùng
  5. retstep : Nếu đúng, trả về các giá trị mẫu và bước giữa các số liên tiếp
  6. dtype : trả về kiểu dữ liệu là ndarray
Các ví dụ sau về hàm linspace
Ví dụ 1 :
import numpy as np 
x = np.linspace(10,20,5) 
print x
Kết quả :
[10.   12.5   15.   17.5  20.]
Ví dụ 2 :
# endpoint set to false 
import numpy as np 
x = np.linspace(10,20, 5, endpoint = False) 
print x
kết quả :
[10.   12.   14.   16.   18.]
Ví dụ 3
# find retstep value 
import numpy as np 

x = np.linspace(1,2,5, retstep = True) 
print x 
# retstep here is 0.25
Kết quả ;
(array([ 1.  ,  1.25,  1.5 ,  1.75,  2.  ]), 0.25)

3. numpy.logspace

Hàm này trả về một đối tượng ndarray có chứa các số cách đều nhau trên thang log. Điểm cuối bắt đầu và điểm dừng của thang đo là chỉ số của cơ sở, thường là 10.
numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)
  1. start : Khoảng thời gian bắt đầu. Nếu bỏ qua, mặc định là 0
  2. stop : Kết thúc khoảng thời gian
  3. num : Số lượng mẫu cách đều nhau sẽ được tạo ra. Mặc định là 50
  4. endpoint :Mặc định là true, do đó giá trị dừng được bao gồm trong chuỗi. Nếu sai, nó không có giá trị dùng
  5. base : Cơ sở của không gian nhật ký, mặc định là 10
  6. dtype : trả về kiểu dữ liệu là ndarray
Ví dụ 1 :
import numpy as np 
# default base is 10 
a = np.logspace(1.0, 2.0, num = 10) 
print a
Kết quả :
[ 10.           12.91549665     16.68100537      21.5443469  27.82559402      
  35.93813664   46.41588834     59.94842503      77.42636827    100.    ]
Ví dụ 2 :
# set base of log space to 2 
import numpy as np 
a = np.logspace(1,10,num = 10, base = 2) 
print a
[ 2.     4.     8.    16.    32.    64.   128.   256.    512.   1024.]
Chia sẻ:
Tags:
TOP HOME