Além das ferramentas matemáticas tradicionais disponíveis para Python, existe um outro módulo chamado " NumPy " existe para cálculos especiais. Com este módulo , os programadores podem executar álgebra linear , use matrizes n- dimensionais , e integrar outras linguagens de programação como C + + em seu código. Uma das funções fundamentais do módulo NumPy é a função " arange " , usado para uma variedade de fins , no contexto de matemática complexa Realizados em NumPy . Utilização básica " arange "

A função arange faz exacly o que seu nome sugere: ele gera uma série de valores dentro de um intervalo fixo. No mínimo, a função arange leva um argumento : um valor final a partir do qual uma série irá gerar de 0 a esse valor. O programador pode fornecer um outro argumento, um valor final , eo intervalo gerado cairá entre o início e os valores que terminam :

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

Um terceiro argumento o programador pode fornecer para a função é o valor de "step" . O valor do passo determina que tipo de intervalos estão entre os valores devolvidos pela função arange . Normalmente, sem argumentação, desde que o valor do passo é 1. Com um valor de gama passo fornecidos, os intervalos podem ser menores ou maiores :

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

Tipos de Dados de Controle

a função arange retorna um intervalo de valores com base no tipo dos argumentos fornecidos dados. Quando o programador fornece o argumento " dtype " na chamada de função , no entanto, ela pode dizer a função para retornar um tipo diferente. Por exemplo, uma chamada para a função arange pode usar inteiros regulares, mas especificar que só retornam inteiros de 8 bits , economizando espaço para uso com números menores :

>>> np.arange (5 , dtype = np.int8 ) array9 [0 , 1, 2 , 3, 4 ]) //inteiros são inteiros de 8 bits

matrizes Listas vs

todos os casos , a função arange retorna uma matriz . Na programação tradicional , uma matriz representa uma coleção de um único tipo de dados. Estas diferem das listas de Python em que as listas de Python pode conter qualquer tipo de dados. Além disso, enquanto as listas Python têm adição eficiente e métodos de remoção incluídos em sua estrutura , matrizes NumPy retornados por arange têm o seu próprio conjunto específico de funções, tais como aqueles que permitem ao programador fazer aritméticas ou eficientes iterações elemento -wise a C- Loops.