Khoảng
Bài học 8 trên 18 trong khóa học Nền tảng NumPy của Coddy.
Một tính năng thú vị khác của numpy là khả năng tạo nhiều loại mảng khác nhau.
np.arange(start, end, increment) tạo các mảng có giá trị tăng dần:
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) tạo các mảng có số lượng phần tử cố định và khoảng cách giữa các phần tử bằng nhau:
np.linspace(0, 10, 6)
>>> array([ 0., 2., 4., 6., 8., 10.])Thử thách
DễTạo một mảng numpy có tên ary chứa chính xác 100 phần tử cách đều nhau từ 1 đến 1000 (bao gồm cả hai đầu), rồi in ra tổng của mảng.
Tự làm thử
import numpy as np
print(sum(ary)) # Don't touchTất cả bài học trong Nền tảng NumPy
2Tạo mảng nhiều chiều
Chiều cao hơnTìm hiểu về hình dạngĐiền bằng giá trị cố địnhCác kiểu dữ liệu NumPyKhoảngĐịnh hình lạiTự luyện tập: Trình biên dịch Python online