Numpy. section2 : ndarray 만들기. Lec7. 정해진 간격과 개수로 ndarray 만들기

[1] Making ndarrays with Fixed Intervals(간격입장)

• range와는 다르게 arange(advanced range)는 소수점도 사용할 수 있음

print(list(range(10))) # [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(list(range(2,5))) # [2,3,4]
print(list(range(2,10,2))) # [2,4,6,8]

import numpy as np

print(np.arange(10)) # [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(np.arange(2,5)) # [2,3,4]
print(np.arange(2,10,2)) # [2,4,6,8]

print(np.arange(10.5)) # [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
print(np.arange(1.5, 10.5)) # [1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5]
print(np.arange(1.5, 10.5, 2.5)) # [1.5 4.  6.5 9. ]

[2] Making ndarrays with Fixed Points(개수입장)

• 처음점과 끝점을 포함함 (endpoint = False로 바꿀 수 있음)
• a = np.linspace([1,10,100],[2,20,200],5) 는 1-2까지 10-20까지 100-200까지 5개의 점으로 만들어라임
• linspace를 통해 for문 없이 여러개의 linear space를 동시에 만들 수 있음
  

# Making ndarrays with the Fixed Points

print(np.linspace(0,1,5)) # [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

a = np.linspace([1,10,100],[2,20,200],5)
print(a)
''' [[  1.    10.   100.  ]
 [  1.25  12.5  125.  ]
 [  1.5   15.   150.  ]
 [  1.75  17.5  175.  ]
 [  2.    20.   200.  ]]'''

[3] np.arange and np.linspace

• float이 가능하기 때문에 상호교환이 가능함
• 그러면 그 중 하나만 사용해도 되지 않나?라는 의문이 듬
• 그러나 numpy같은 경우에는 가독성이 좋아야 함
• arange는 범위에 대해서 접근을 하는 것
• linspace는 개수에 대해서 접근하는 것
• 입장에 따라서 쓰는 것이 가장 좋음

# np.arange and np.linspace

print(np.arange(0, 1 + 0.25, 0.25)) #[0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]
print(np.linspace(0, 1, 5)) # [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

print(np.arange(10)) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print(np.linspace(0,9,10), '\n') # [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]