Para criar matrizes NumPy de maneira rápida e fácil, você pode usar as funções arange e linspace. Cada uma tem sua finalidade específica, mas ambas geram matrizes NumPy mais fáceis de se trabalhar com Data Science.
Arange
Arange retorna valores uniformemente espaçados dentro de um determinado intervalo. Junto com um ponto de partida e de parada, você também pode definir o tamanho de incremento ou o tipo de dados, se necessário. Observe que o ponto de parada é um valor de “corte”, portanto, ele não será incluído na saída da matriz.
np.arange(1, 10, 2) # 1 = ponto de partida, 10 = ponto de parada, 2 = incremento >>> array([1, 3, 5, 7, 9])
Linspace
Linspace é muito parecida, mas com uma pequena diferença. Linspace retorna números espaçados de modo uniforme em um intervalo. Dessa forma, dado um ponto inicial e de parada, assim como a quantidade de valores, linspace irá distribuí-los uniformemente para você em uma matriz NumPy. Isso é especialmente útil para visualizações de dados e declaração de eixos durante a plotagem.
np.linspace(1.0, 10.0, num = 5) # 1.0 = ponto de partida, 10.0 = ponto de parada, 5 = quantidade de valores
>>> array([ 1. , 3.25, 5.5 , 7.75, 10. ])