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Numpy 범위 기능 | NumPy 배열 만들기 | 파이썬 튜토리얼

(파이썬) numpy.arange – 코딩 연습

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코딩 연습

(파이썬) numpyarange 본문

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[Numpy] nparange 사용법 range 함수와 차이

파이썬 넘파이 nparange 함수 사용법

nparange vs range

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Return Value and Parameters of nparange()

Range Arguments of nparange()

Data Types of nparange()

Beyond Simple Ranges With nparange()

Comparison of range and nparange()

Other Routines Based on Numerical Ranges

Quick Summary

Conclusion

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NumPy arange(): How to Use np.arange() – Real Python

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Python numpy arange (특정 범위 내에서 1차원 array 생성하기) 본문

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numpy.arange — NumPy v1.23 Manual

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(파이썬) numpy.arange

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numpy.arange([start, ] stop, [step, ] dtype=None)

numpy 모듈의 arange 함수는 반열린구간 [start, stop) 에서 step 의 크기만큼 일정하게 떨어져 있는 숫자들을 array 형태로 반환해 주는 함수다.

stop 매개변수의 값은 반드시 전달되어야 하지만 start 는 step 은 꼭 전달되지 않아도 된다. start 값이 전달되지 않았다면 0 을 기본값으로 가지며, step 값이 전달되지 않았다면 1 값을 기본값으로 갖게 된다.

dtype 의 경우 결과로 반환되는 array 이의 type 을 지정할 때 사용한다. dtype 값이 주어지지 않는 경우 전달된 다른 매개 변수로부터 type 을 추론하게 된다.

다음의 예를 보면 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

>>> import numpy as np >>> np.arange(3) array([0, 1, 2]) >>> np.arange(3.0) array([ 0., 1., 2.]) >>> np.arange(3,7) array([3, 4, 5, 6]) >>> np.arange(3,7,2) array([3, 5])

import numpy as np 는 numpy 모듈을 np 라는 이름으로 import 하겠다는 의미이다. 따라서 numpy.arange 로 쓰지 않고, 간단하게 np.arange 의 형태로 쓸 수 있다.

np.arange(3) 의 경우 stop 매개변수의 값만 전달되었으므로 [0, 3) 의 반열린구간에서 0을 시작으로 1 간격으로 떨어진 수들을 array [0, 1, 2]의 형태로 반환함을 볼 수 있다.

np.arange(3.0) 의 경우 dtype 의 주어지지 않았지만, 전달된 stop 매개변수의 값 0.3 으로 부터 정수가 아닌 실수값임을 추론하게 되고, 그 결과 array [0., 1., 2.] 이 반환됨을 볼 수 있다.

np.arange(3, 7) 의 경우 start=3, stop=7 이 주어진 경우로 반열린구간 [3, 7) 에서 3을 시작으로 1 간격으로 떨어진 수들을 array [3, 4, 5, 6] 의 형태로 반환함을 볼 수 있다.

마지막으로 np.arange(3, 7, 2) 의 경우 start=3, stop=7, step=2 이므로 반열린구간 [3, 7) 에서 3을 시작으로 2 간격으로 떨어진 수들을 array[3, 5] 의 형태로 반환함을 볼 수 있다. 7의 경우 반열린구간 [3, 7) 에 포함되지 않기 때문에 결과 array 에 포함되지 않는다.

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[Numpy] np.arange 사용법, range 함수와 차이

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파이썬 넘파이 np.arange 함수 사용법

for 문 순회 상황 등에서 range 함수처럼 특정 수열을 만들려고 할 때, np.arange 함수를 많이 사용하게 됩니다.

np.arange 함수의 사용 방법은 사실 range 함수의 사용 방법과 동일합니다.

np.arange(시작점(생략 시 0), 끝점(미포함), step size(생략 시 1)) 인자를 넣어주면 됩니다.

한번 간단히 예제를 살펴보도록 하겠습니다.

import numpy as np np.arange(10) # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.arange(1, 15, 2) # array([ 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]) np.arange(9, -2, -1.5) # array([ 9. , 7.5, 6. , 4.5, 3. , 1.5, 0. , -1.5])

실행 결과의 수열이 numpy array 형태의 자료형에 들어가 있는 것이 특징입니다.

np.arange 함수에서는 dtype 지정이 가능한 부분이 있지만, 자동으로 데이터 자료형을 정수 / 실수형에서 골라주기에 잘 사용하지 않아 따로 다루지는 않겠습니다. np.arange 메소드에서 지원하는 내용은 이 것이 거의 끝이긴 합니다.

np.arange vs range

파이썬에서 기본으로 제공하는 메소드인 range와 차이점은 그럼 무엇일까요?

첫째로, range 함수에는 정수 단위만 지원하나, np.arange는 실수 단위도 표현 가능하다는 점입니다.

np.arange(1, 5, 0.5) # 가능 range(1, 5, 0.5) # TypeError 발생

두번째로, range 메소드는 range iterator 자료형을 반환하고, np.arange 메소드는 numpy array 자료형을 반환합니다. 따라서, np.arange 메소드 결과는 넘파이에서 수행하는 연산 연계가 가능합니다.

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np.arange(1, 5) * 2 # 가능(numpy array 연산) range(1, 5) * 2 # TypeError 발생

마지막으로, np.arange 메소드와 range 메소드의 수행시간 차이를 살펴보도록 하겠습니다. for 문 등에서 순회하고 싶은 수열이 정수로 구성되어 있다면, range 메소드로 순회하는 것이 수행시간에 있어 조금 더 유리하다는 점을 살필 수 있습니다.

import numpy as np import time # range 순회 예시 start = time.time() for x in range(10 ** 5): x * 2 print(time.time() – start) # 0.014 # np.arange 순회 예시 start = time.time() for x in np.arange(10 ** 5): x * 2 print(time.time() – start) # 0.043 # np.arange numpy array 연산 start = time.time() np.arange(10 ** 5) * 2 print(time.time() – start) # 0.001

np.arange가 range보다 입출력에서 3배 정도 더 많은 시간이 소요되었습니다. 다만, array에서 직접 연산하는 경우는 np.arange를 이용하는 것이 압도적으로 유리하겠지요?

이상으로 np.arange의 기능과 range 함수와의 차이점에 대해서 살펴보았습니다. 감사합니다.

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NumPy 사용하기 : arange() 함수

NumPy 사용하기 : arange() 함수

arange()함수를 사용해서 배열 나타내기

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 > > > import numpy as np > > > np.arange( 3 ) array([ 0 , 1 , 2 ]) > > > np.arange( 3 , 0 ) array([], dtype = int32) > > > na.arange( 3 , 10 ) array([ 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]) > > > np.arange( 3 , 10 , 2 ) array([ 3 , 5 , 7 , 9 ]) > > > np.arange( 3. 0 ) array([ 0. , 1. , 2. ]) cs

np.arange(3)은 정수 ndarray배열 객체 array([0, 1, 2])를 반환한다.

np.arange(3, 10)은 시작 3 ~ 10 에서 끝나도록 간격을 1로 반환한다.

np.arange(3, 10, 2) 시작 3부터 10까지 2를 간격으로 반환

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(파이썬) numpy.arange – 코딩 연습

[Numpy] np.arange 사용법, range 함수와 차이

NumPy 사용하기 : arange() 함수 :: 여울의 노닥노닥

NumPy arange(): How to Use np.arange() – Real Python

Python numpy : arange (특정 범위 내에서 1차원 array 생성하기)

numpy.arange — NumPy v1.23 Manual

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(파이썬) numpy.arange

[Numpy] np.arange 사용법, range 함수와 차이

NumPy 사용하기 : arange() 함수

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