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NumPy Arrange で直線的に増加する値のシーケンスを作成する方法

NumPy は、数値計算や科学データ分析に広く使用されている Python ライブラリです。 NumPy の最も一般的に使用される関数の 1 つは「numpy.arange()」です。これは、指定された開始、停止、およびステップ サイズで線形に増加する一連の値を作成します。このチュートリアルでは、「numpy.arange()」を使用して、線形に増加する一連の値を生成する方法を検討します。異なるステップで線形に配置された値の 3 つの例を示します。

このチュートリアルでは、NumPy アレンジメントを使用して線形に増加する値のシーケンスを作成する方法を学びます。有名なPythonライブラリであるNumPyを使用します。

構文

numpy.arange([start, ]stop, [step, ], dtype=None)

この構文では、start はシーケンスの開始 (デフォルトは 0)、stop はシーケンスの終了、step は値間の間隔 (デフォルトは 1) を指定するオプションの引数であることがわかります。 dtype パラメーターは、出力配列のデータ型を指定します。

例

以下は、線形に配置された値のシーケンスを作成する簡単な例です。

import numpy as np
print(np.arange(0, 10, 1))
print(np.arange(0, 20, 1))
print(np.arange(0, 30, 1))

この例では、最初に Python ライブラリである numpy をインポートし、次に「numpy.arange()」関数を使用して、0 から 29 まで直線的に増加する値のシーケンス (ステップ サイズ 1) を作成しました。

出力

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23  24 25 26 27 28 29]

例

以下は、1.5 から 9.5 まで 0.5 ずつ増加する値の線形シーケンスを作成する例です。

import numpy as np
print(np.arange(1.5, 2, 0.5))
print(np.arange(1.5, 3, 0.5))
print(np.arange(1.5, 4, 0.5))
print(np.arange(1.5, 5, 0.5))
print(np.arange(1.5, 6, 0.5))
print(np.arange(1.5, 7, 0.5))
print(np.arange(1.5, 8, 0.5))
print(np.arange(1.5, 9, 0.5))
print(np.arange(1.5, 10, 0.5))

出力

[1.5]
[1.5 2. 2.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5 7. 7.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5 7. 7.5 8. 8.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5 7. 7.5 8. 8.5 9. 9.5]

例

この例では、1 ～ 17 の値、ステップ サイズ 4 の線形シーケンスを作成しました。

import numpy as np
print(np.arange(1, 11, 4))
print(np.arange(1, 12, 4))
print(np.arange(1, 13, 4))
print(np.arange(1, 14, 4))
print(np.arange(1, 15, 4))
print(np.arange(1, 16, 4))
print(np.arange(1, 17, 4))
print(np.arange(1, 18, 4))
print(np.arange(1, 19, 4))

出力

[1 5 9]
[1 5 9]
[1 5 9]
[ 1 5 9 13]
[ 1 5 9 13]
[ 1 5 9 13]
[ 1 5 9 13]
[ 1 5 9 13 17]
[ 1 5 9 13 17]

「numpy.arange()」は、指定された開始、停止、ステップ サイズで線形に増加または減少する値のシーケンスを作成するために使用できる強力な関数であることを学びました。これは数値計算や科学データ分析に非常に便利なツールであり、科学および工学コミュニティで広く使用されています。 「numpy.arange()」の構文と使用法を理解することで、開発者は計算上のニーズに応じて複雑な値のシーケンスを作成できます。

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