Neben den traditionellen mathematischen Werkzeuge für Python , ein weiteres Modul namens existiert " NumPy " gibt es für spezielle Berechnungen . Mit diesem Modul können Programmierer führen lineare Algebra, verwenden n-dimensionalen Arrays und Integration anderer Programmiersprachen wie C + + -Code in ihr . Eine der grundlegenden Funktionen des NumPy Modul ist die " arange "-Funktion , für eine Vielzahl von Zwecken in Zusammenhang mit komplexen Berechnungen in NumPy durchgeführt werden. Basic " arange " Usage

arange Funktion hat exacly was der Name schon sagt : es erzeugt eine Reihe von Werten innerhalb eines festgelegten Bereichs . Zumindest nimmt die Funktion einer arange Argumente : einen Endwert von dem ein Bereich von 0 bis dieser Wert generieren wird. Der Programmierer kann ein weiteres Argument , einen Endwert und der Bereich erzeugt wird zwischen den Anfang und das Ende unterschreiten:

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

Ein drittes Argument der Programmierer auf die Funktion liefern kann, ist der " Schritt "-Wert. Der Schritt Wert bestimmt , welche Art von Abständen zwischen den Werten von der arange Funktion zurückgegeben werden . Typischerweise ohne vorgesehen Argument der Schritt ist 1 . Mit einem Schritt vorgesehen Bereich Wert , können die Abstände kleiner oder größer gemacht werden :

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

arange Funktion gibt eine Reihe von Werten vom Datentyp der Argumente bereitgestellt werden. Wenn der Programmierer die " dtype " Argument bietet in den Aufruf der Funktion kann jedoch sagen sie die Funktion, eine andere Art zurück. Zum Beispiel kann ein Aufruf der Funktion arange regelmäßig Zahlen , aber dass sie allein zurückkehren 8 -Bit-Integer , platzsparend für den Einsatz mit kleineren Zahlen :

>>> np.arange ( 5 , dtype = np.int8 ) array9 [0, 1, 2 , 3, 4 ]) //Zahlen sind 8-Bit- Integer
Arrays vs Listen

In allen Fällen gibt die arange Funktion ein Array . In der traditionellen Programmierung, stellt ein Array eine Sammlung von einem einzigen Datentyp. Diese Listen von Python , dass Python Listen unterscheiden können beliebige Datentyp. Hinzu kommt, dass Python Listen effiziente Hinzufügen und Entfernen Methoden in ihrer Struktur enthalten haben , kehrte NumPy Arrays arange haben ihre eigenen speziellen Satz von Funktionen , wie z. B. diejenigen, die es dem Programmierer, elementweise arithmetische oder effiziente Iterationen durch C- Loops erlauben .