from Know All About numpy.arange() in Python.
Pythonのnumpy.arange()関数についての解説記事がAnalytics Vidhyaに掲載されています。この関数は、等間隔の値を持つ配列を生成するための強力なツールであり、様々なシナリオで使用されます。記事では、numpy.arange()の様々な応用例と、データサイエンスや機械学習のワークフローを効率化する方法について説明しています。
numpy.arange()は、開始値（start）、終了値（stop）、間隔（step）、データ型（dtype）を指定して配列を生成します。この関数は、ループのイテレーション、配列のインデックス作成、プロット用データの生成、多次元配列の作成、数値計算や操作など、科学計算やデータ分析において多用されます。
例えば、ループのイテレーションでは、np.arange(10)を使用して10要素を処理することができます。配列のインデックス作成では、np.arange(20)から5つごとの要素をスライスすることが可能です。プロット用データの生成では、np.arange()を使ってx軸上の等間隔の点を生成し、例えばサイン波をプロットすることができます。多次元配列の作成では、np.arange(12).reshape(3, 4)を使用して3×4のグリッドを生成することができます。数値計算では、np.arange(10) – np.arange(5)を使用して配列間の差分を計算することができます。
この記事は、numpy.arange()がデータサイエンスの課題に対処するための柔軟性、パフォーマンス、効率を提供する貴重なツールであることを結論付けています。AIやMLのさらなる学習に興味がある場合は、Certified AI & ML BlackBelt Plus Programに登録して、1対1のメンターシップや就職支援を受けることが推奨されています。
