Bruken av Python Numeric.Arange Function

Foruten de tradisjonelle matematiske verktøy tilgjengelig for Python, eksisterer en annen modul kalt "NumPy" eksisterer for spesielle beregninger. Med denne modulen kan programmerere utføre lineær algebra, bruker n-dimensjonale arrays, og integrere andre programmeringsspråk som C ++ inn koden sin. En av de grunnleggende funksjoner i NumPy modulen er "et temperaturområde" -funksjonen, som brukes for en rekke formål i forbindelse med komplekse matematikk gjort i NumPy.

Basic "arange" Usage

Den arange funksjon gjør exacly hva navnet antyder: den genererer en serie av verdier innenfor et fast område. På minimum, tar et temperaturfunksjonen ett argumenter: en sluttverdien som et område vil generere fra 0 til denne verdien. Programmereren kan gi et annet argument, en avslutning verdi, og utvalget som genereres vil falle mellom start- og sluttverdier:

np.arange (5)
array ([0, 1, 2, 3, 4])
np.arange (1, 5)
array ([1, 2, 3, 4])

Stepping

Et tredje argument programmerer kan levere til funksjonen er "trinn" verdi. Trinnet verdien bestemmer hva slags intervaller er i mellom verdiene som returneres av et temperaturfunksjonen. Vanligvis, uten en forutsatt argument trinnverdien er 1. Med et gitt trinn områdeverdi, intervallene kan gjøres mindre eller større:

np.arange (3, 15, 2)
array ([3, 5, 7, 9, 11, 13])

Kontrollere datatyper

Den arange funksjonen returnerer en rekke verdier basert på datatype av argumentene som følger med. Når programmerer gir "dtype" argument i funksjonen samtalen, men kan hun fortelle funksjonen til å returnere en annen type. For eksempel kan et kall til et temperaturfunksjonen bruke vanlige heltall, men oppgir at det bare returnere 8-bits heltall, sparer plass for bruk med mindre tall:

np.arange (5, dtype = np.int8)
array9 [0, 1, 2, 3, 4]) // heltall er 8 bit heltall

Arrays vs. Lister

I alle tilfeller, returnerer et temperaturfunksjonen en matrise. I tradisjonell programmering, representerer en rekke en samling av en enkelt datatype. Disse skiller seg fra Python lister ved at Python listene kan inneholde en hvilken som helst datatype. Videre, mens Python lister har effektive addisjon og fjerning metoder som inngår i strukturen, NumPy arrays som returneres ved et temperaturområde har sin egen spesielle sett av funksjoner, slik som de som tillater programmereren å gjøre element-messig aritmetisk eller effektive iterasjoner gjennom C-sløyfer.