Apprendre Fonctions de Création pour Tableaux 1D

Outre la création de tableaux de base par spécification explicite des éléments, numpy permet également la création automatique de tableaux à l'aide de fonctions spéciales. Voici deux des fonctions les plus courantes pour créer des tableaux exclusivement 1D :

arange() ;
linspace().

arange()

La fonction numpy.arange() est similaire à la fonction intégrée range() de Python ; cependant, elle retourne un ndarray. Essentiellement, elle crée un tableau avec des éléments espacés régulièrement dans un intervalle spécifié.

Par exemple, si l'intervalle spécifié est de 0 à 10 avec un pas de 2, le tableau résultant serait : [0, 2, 4, 6, 8].

Voici ses trois paramètres les plus importants et leurs rôles :

start :
- Valeur par défaut : 0 ;
- Représente le premier élément du tableau.
stop :
- Pas de valeur par défaut ;
- Définit le point final, qui n'est pas inclus dans le tableau.
step :
- Valeur par défaut : 1 ;
- Spécifie l'incrément ajouté à chaque élément suivant.


              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()

Bien que arange() puisse fonctionner avec des nombres réels, numpy.linspace() est préféré à numpy.arange() pour cet usage, car arange() peut produire des résultats inattendus en raison des erreurs de précision des nombres à virgule flottante lors du calcul des pas. En revanche, linspace() génère un nombre précis de points uniformément espacés dans un intervalle, garantissant ainsi précision et cohérence.

Avec linspace(), au lieu du paramètre step, il existe un paramètre num utilisé pour spécifier le nombre d'échantillons (valeurs) dans un intervalle donné (la valeur par défaut est 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)

Endpoint

Le paramètre endpoint détermine si la valeur stop est incluse. Par défaut, il est à True (inclusif). Le définir à False exclut la valeur stop, ce qui réduit légèrement la taille du pas.

Voici une comparaison entre array_inclusive et 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)

Lorsque endpoint=True, l’intervalle $[0, 1]$ est divisé en 4 segments égaux et inclut l’extrémité elle-même (1), ce qui donne une taille de pas de $(1 - 0) / 4 = 0.25$ .

Lorsque endpoint=False, l’intervalle $[0, 1)$ est divisé en 5 segments égaux puisque l’extrémité est exclue, ce qui donne une taille de pas de $(1 - 0) / 5 = 0.2$ .

Tâche

Swipe to start coding

Utilisez la fonction arange() pour créer le tableau even_numbers.
Spécifiez les arguments afin de générer un tableau de nombres pairs de 2 à 21 exclus.
Utilisez la fonction appropriée pour créer le tableau samples, qui permet de définir le nombre de valeurs dans un intervalle donné.
Indiquez les trois premiers arguments pour créer un tableau de 10 nombres également espacés entre 5 et 6.
Assurez-vous que 6 n'est pas inclus dans le tableau samples.

Solution

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Section 1. Chapitre 4

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Can you explain the difference between arange() and linspace() in more detail?

What are some common use cases for arange() and linspace()?

How does floating-point precision affect the results of arange()?

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arange() ;
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