Intervallo
Lezione 8 di 18 del corso Fondamenti di NumPy di Coddy.
Un'altra interessante funzionalità di numpy è la possibilità di creare vari tipi di array.
np.arange(start, end, increment) crea array con valori incrementali:
np.arange(5)
>>> array([0, 1, 2, 3, 4])np.arange(3, 7, dtype=float)
>>> array([3., 4., 5., 6.])np.arange(1, 2, 0.1)
>>> array([1., 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9])np<strong>.</strong>linspace(start, end, elements) crea array con un numero fisso di elementi e spazi equidistanti tra loro:
np.linspace(0, 10, 6)
>>> array([ 0., 2., 4., 6., 8., 10.])Sfida
FacileCrea un array numpy chiamato ary che contenga esattamente 100 elementi equidistanti tra 1 e 1000 (inclusi) e stampa la somma dell’array.
Provalo tu
import numpy as np
print(sum(ary)) # Don't touchTutte le lezioni di Fondamenti di NumPy
2Creazione di array N-dimensionali
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