(파이썬) numpy.arange

 

 

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.