October 14
Oltre ai tradizionali strumenti matematici disponibili per Python, un altro modulo esiste chiamato "NumPy" esiste per i calcoli particolari. Con questo modulo, i programmatori possono eseguire algebra lineare, utilizzare le matrici n-dimensionali, e integrare altri linguaggi di programmazione come C ++ nel loro codice. Una delle funzioni fondamentali nel modulo NumPy è la funzione "arange", usato per una varietà di scopi nel contesto della matematica complessa fatto in NumPy.
La funzione arange fa exacly ciò che suggerisce il suo nome: si genera una serie di valori all'interno di un intervallo fisso. Come minimo, la funzione arange prende uno argomenti: un valore finale da cui una gamma genererà da 0 a tale valore. Il programmatore può fornire un altro argomento, un valore finale, e la gamma generato cadrà tra l'inizio e valori finali:
np.arange (5)
array ([0, 1, 2, 3, 4])
np.arange (1, 5)
array ([1, 2, 3, 4])
Un terzo argomento il programmatore può fornire alla funzione è il valore di "passo". Il valore del passo determina che tipo di intervalli sono tra i valori restituiti dalla funzione arange. In genere, senza un argomento, il cui valore passo è 1. Con un valore gamma passo previsto, gli intervalli possono essere fatte piccole o più grandi:
np.arange (3, 15, 2)
array ([3, 5, 7, 9, 11, 13])
La funzione arange restituisce un intervallo di valori in base al tipo di dati degli argomenti forniti. Quando il programmatore fornisce l'argomento "DTYPE" nella chiamata di funzione, tuttavia, può dire la funzione per restituire un tipo diverso. Ad esempio, una chiamata alla funzione arange può utilizzare interi regolari, ma anche specificare che ritorno solo numeri interi a 8 bit, risparmiando spazio per l'uso con i numeri più piccoli:
np.arange (5, DTYPE = np.int8)
array9 [0, 1, 2, 3, 4]) // interi sono 8 bit interi
In tutti i casi, la funzione arange restituisce un array. In programmazione tradizionale, un array rappresenta un insieme di un singolo tipo di dati. Questi differiscono dalle liste Python in quanto le liste Python può contenere qualsiasi tipo di dati. Inoltre, mentre le liste Python hanno efficienti di aggiungere e rimuovere metodi inclusi nella loro struttura, le matrici NumPy restituiti da arange hanno il loro particolare insieme di funzioni, come ad esempio quelli che permettono al programmatore di fare aritmetica elemento-saggio o iterazioni efficienti tramite C-Loop.