Python Numpy 강좌 : 제 4강 - 등간격

등간격

import numpy as np

a = np.arange(0, 10, step=5)
b = np.arange(1, 10, step=5)
c = np.arange(0, 10, step=1)

print(a)
print(b)
print(c)

결과

[0 5]
[1 6]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

numpy.arange(start, end, step=간격, dtype=자료형)을 사용하여 start 이상 end 미만의 범위에서 start부터 간격만큼 띄운 값을 배열로 반환합니다.

start값은 항상 포함되며, end값은 포함되지 않습니다. 파이썬의 range()와 같은 규칙이지만, numpy.arange()는 0.1과 같은 실수 간격도 사용할 수 있습니다.

간격이 end - start 이상일 경우, start값만 포함합니다.

start와 step은 생략할 수 있으며, numpy.arange(5)처럼 값을 하나만 입력하면 start=0, step=1로 간주하여 [0 1 2 3 4]를 반환합니다. step에 음수를 입력하면 numpy.arange(10, 0, -3)처럼 감소하는 배열을 생성할 수 있습니다.

• Tip : 실수 간격을 사용할 경우, 부동 소수점 오차로 인해 end값이 포함되는 경우가 있습니다. 예를 들어 numpy.arange(1, 1.3, 0.1)은 [1. 1.1 1.2 1.3]을 반환합니다. 실수 구간을 나눌 때는 개수를 정확히 지정할 수 있는 numpy.linspace()를 사용하는 것이 안전합니다.

import numpy as np

a = np.linspace(0, 10, num=5, endpoint=True, retstep=True)
b = np.linspace(1, 10, num=5, endpoint=True, retstep=False)
c = np.linspace(0, 10, num=5, endpoint=False, retstep=False)

print(a)
print(b)
print(c)

결과

(array([ 0. , 2.5, 5. , 7.5, 10. ]), np.float64(2.5))
[ 1. 3.25 5.5 7.75 10. ]
[0. 2. 4. 6. 8.]

numpy.linspace(start, end, num=개수, endpoint=True, retstep=False, dtype=자료형)을 사용하여 start ~ end 사이를 같은 간격으로 나눈 값을 개수만큼 생성하여 배열로 반환합니다.

개수를 생략할 경우, 기본값인 50개의 값을 생성합니다.

endpoint가 True일 경우 end의 값이 마지막 값이 되며, False일 경우 end의 값을 마지막 값으로 사용하지 않습니다.

retstep이 True일 경우 배열과 값들의 간격을 묶은 (배열, 간격) 형태의 tuple을 반환합니다. 간격은 numpy.arange()의 step과 동일한 의미를 지닙니다.

• Tip : NumPy 2.0부터 numpy 스칼라 값은 np.float64(2.5)처럼 자료형이 함께 표시됩니다. NumPy 1.x 버전에서는 2.5로 표시되며, 값 자체는 같습니다.

import numpy as np

a = np.logspace(0, 10, num=5, endpoint=True, base=10.0)
b = np.logspace(1, 10, num=5, endpoint=True, base=5.0)
c = np.logspace(0, 10, num=5, endpoint=False, base=1.0)

print(a)
print(b)
print(c)

결과

[1.00000000e+00 3.16227766e+02 1.00000000e+05 3.16227766e+07
1.00000000e+10]
[5.00000000e+00 1.86918598e+02 6.98771243e+03 2.61226682e+05
9.76562500e+06]
[1. 1. 1. 1. 1.]

numpy.logspace(start, end, num=개수, endpoint=True, base=10.0, dtype=자료형)을 사용하여 base ** start ~ base ** end 사이를 로그 배율로 같은 간격이 되도록 값을 개수만큼 생성하여 배열로 반환합니다.

start와 end는 값 자체가 아니라 지수입니다. 내부적으로 numpy.linspace(start, end, num)으로 지수를 만든 뒤, base를 그 지수만큼 거듭제곱합니다. 따라서 a는 10⁰ ~ 10¹⁰ 사이의 값을 생성하며, 이웃한 값의 비율이 일정합니다.

endpoint가 True일 경우 base ** end의 값이 마지막 값이 되며, False일 경우 마지막 값으로 사용하지 않습니다.

base는 로그의 밑을 의미합니다. c처럼 base가 1.0이라면 1을 몇 번 거듭제곱해도 1이므로 모든 값이 1이 됩니다.

import numpy as np

a = np.geomspace(1, 1000, num=4)
b = np.logspace(0, 3, num=4)

print(a)
print(b)

결과

[ 1. 10. 100. 1000.]
[ 1. 10. 100. 1000.]

numpy.geomspace(start, end, num=개수, endpoint=True, dtype=자료형)을 사용하여 start ~ end 사이에서 이웃한 값의 비율이 일정한 등비수열을 개수만큼 생성하여 배열로 반환합니다.

numpy.logspace()와 달리 지수가 아닌 시작값과 끝값을 직접 지정하므로, 원하는 범위의 등비수열을 더 직관적으로 생성할 수 있습니다.