Séquences numpy

arange, équivalent de range :

numpy.arange(5) : équivalent de range(5).
numpy.arange(5, dtype = numpy.float16) : avec des floats.
numpy.arange(2, 7) : entiers de 2 à 6.
numpy.arange(2, 7, 0.5) : nombres avec incrément de 0.5.

linspace (et logspace), pour avoir des éléments régulièrement espacés non nécessairement entiers :

numpy.linspace(1, 4, 5) : 5 éléments régulièrement espacés entre 1 et 4, 1 et 4 inclus, donc donne array([1., 1.75, 2.5, 3.25, 4.]).
numpy.linspace(1, 4, 5, endpoint = False) : 5 éléments régulièrement espacés entre 1 et 4, mais 4 exclus, donc donne ici array([1., 1.6, 2.2, 2.8, 3.4]).
numpy.linspace(1, 4, 5, retstep = True) : 5 éléments régulièrement espacés, 1 et 4 inclus, mais renvoie un tuple avec l'array et l'espacement, donc ici (array([1., 1.75, 2.5, 3.25, 4.]), 0.75).
numpy.logspace(1, 4, 5) : 5 éléments régulièrement espacés selon une progression géométrique entre 10^1 et 10^4, donc donne ici array([10., 56.23413252, 316.22776602, 1778.27941004, 10000.]). On peut utiliser aussi endpoint = True pour exclure le dernier élément.
numpy.logspace(1, 4, 5, base = 2) : pareil mais entre 2^1 et 2^4 (en base 2), donc ici array([2., 3.36358566, 5.65685425, 9.51365692, 16.]).

numpy.geomspace(1, 64, 7) : donne 7 points entre 1 et 64 (inclus) espacés selon une progression géométrique.

meshgrid : permet de générer deux matrices, l'une avec des colonnes constantes, l'autre avec des lignes constantes afin de pouvoir évaluer une fonction sur une matrice de valeurs :

(x, y) = numpy.meshgrid([0, 1, 2, 3], [0, 1, 2]) : renvoie pour x :


array([[0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3]])

et pour y :


array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2]])

pour évaluer la fonction de 2 variables x ** 2 + y ** 2 sur x dans [0, 1, 2, 3] et y dans [0, 1, 2], on a plus qu'à faire x ** 2 + y ** 2, ce qui donne :
```
array([[ 0,  1,  4,  9],
       [ 1,  2,  5, 10],
       [ 4,  5,  8, 13]])
    
```

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