Rangos de números

Parte de la sección Datos y gráficos del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 7 de 60.

¿Escribir a mano 100 números espaciados uniformemente? NumPy los genera por ti de dos maneras:

Dos filas de puntos en una recta numérica del 0 al 20. np.arange(0, 20, 5) da puntos en 0, 5, 10 y 15, con un círculo vacío en 20, que se omite; np.linspace(0, 20, 5) da puntos en 0, 5, 10, 15 y 20

np.arange(start, stop, step) cuenta de acuerdo con un paso y, al igual que range, se detiene antes de stop. np.linspace(a, b, n) genera n valores desde a hasta b, incluidos ambos:

print(np.arange(0, 20, 5))
print(np.linspace(0, 20, 5))

Esto imprime:

[ 0  5 10 15]
[ 0.  5. 10. 15. 20.]

Elige según lo que sepas: la brecha o la cantidad. Para un recuento vacío, np.zeros(n) y np.ones(n) crean n ceros o unos:

print(np.zeros(3))  # [0. 0. 0.]

Desafío

Fácil

Un entrenador de running coloca conos. El programa lee la posición (m) del primer y último cono, la separación y cuántas estaciones de agua hay. Imprime:

Cones: del primero al último, separados por una distancia igual (np.arange).
Stations: espaciadas uniformemente, incluidos el primer y el último cono (np.linspace).
Times: un cero por cono, para los tiempos de los corredores (np.zeros).

Para 0, 40, 10 y 3:

Cones: [ 0 10 20 30 40]
Stations: [ 0. 20. 40.]
Times: [0. 0. 0. 0. 0.]

Pruébalo tú mismo

import numpy as np

first = int(input())
last = int(input())
gap = int(input())
stations = int(input())

# Escribe tu código a continuación

Ponte a prueba

Esta lección incluye un breve cuestionario. Empieza la lección para responderlo y registrar tu progreso.

Todas las lecciones de Datos y gráficos

1Introducción

Hola, Machine Learning ¿Qué es un modelo?Importar bibliotecas Tu primer gráfico

4Dar forma a los datos

Cambiar la forma de los arrays Unir arrays Números aleatorios Repaso: simulación de dados

7DataFrames de pandas

Series DataFrames Lectura de archivos CSV Inspección de datos Selección de columnas Repaso: calificaciones de películas

10Graficar DataFrames

Graficar un DataFrame Gráfico de dispersión a partir de columnas Un color por grupo Histograma de una columna Repaso: ventas del café

2Arrays de NumPy

Creación de arrays Forma y tamañoRangos de númerosIndexación y segmentación Repaso: cuadrícula de temperaturas

5Gráficos de líneas y de dispersión

Etiquetas y títulos Gráficos de dispersión Varias líneas y leyendas Colores y marcadores Figuras y ejes Repaso: pasos semanales

8Filtrado y ordenación

Selección de filas Filtrado de filas Ordenación de valores Nuevas columnas Repaso: productos principales

11Conjuntos de datos para ML

Conjuntos de datos integrados Características y etiquetas Explorar por clase Representar las clases Repaso: conjunto de datos Wine

Practica por tu cuenta: Compilador de Python online