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np.arange()用法
2019-04-18 23:20:47np.arange() 函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列,如[1,2,3,4,5],起点是1,终点是5,步长为1。 参数个数情况: np.arange()函数分为一个参数,两个参数,三个参数三种情况 1)一个参数时,参数值为终点,...np.arange()
函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列,如[1,2,3,4,5],起点是1,终点是6,步长为1。
参数个数情况: np.arange()函数分为一个参数,两个参数,三个参数三种情况
1)一个参数时,参数值为终点,起点取默认值0,步长取默认值1。
2)两个参数时,第一个参数为起点,第二个参数为终点,步长取默认值1。
3)三个参数时,第一个参数为起点,第二个参数为终点,第三个参数为步长。其中步长支持小数#一个参数 默认起点0,步长为1 输出:[0 1 2] a = np.arange(3) #两个参数 默认步长为1 输出[3 4 5 6 7 8] a = np.arange(3,9) #三个参数 起点为0,终点为3,步长为0.1 输出[ 0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2. 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9] a = np.arange(0, 3, 0.1)
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Python 基础——range() 与 np.arange()
2015-10-29 16:46:30- `range()`返回的是`range object`,而`np.numpy()`返回的是`numpy.ndarray()` -`range()`不支持步长为小数,`np.arange()`支持步长为小数 - 两者都可用于迭代-
range()
返回的是range object
,而np.arange()
返回的是numpy.ndarray
(type(np.arange(10)) == np.ndarray
)- 两者都是均匀地(evenly)等分区间;
range
尽可用于迭代,而np.arange
作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用。
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range()
不支持步长为小数,np.arange()
支持步长为小数 -
两者都可用于迭代
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两者都有三个参数,以第一个参数为起点,第三个参数为步长,截止到第二个参数之前的不包括第二个参数的数据序列
某种意义上,和STL中由迭代器组成的区间是一样的,即左闭右开的区间。[first, last)
或者不加严谨地写作[first:step:last)
>>>range(1,5) range(1,5) >>>tuple(range(1, 5)) (1, 2, 3, 4) >>>list(range(1, 5)) [1, 2, 3, 4] >>>r = range(1, 5) >>>type(r) <class 'range'> >>>for i in range(1, 5): ... print(i) 1 2 3 4 >>> np.arange(1, 5) array([1, 2, 3, 4]) >>>range(1, 5, .1) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer >>>np.arange(1, 5, .5) array([ 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5]) >>>range(1, 5, 2) >>>for i in range(1, 5, 2): ... print(i) 1 3 >>for i in np.arange(1, 5): ... print(i) 1 2 3 4
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range arange
2019-03-01 21:49:55这是一个小坑, torch.range 已经被弃用了/ ...__main__:1: UserWarning: torch.range is deprecated in favor of torch.arange and will be removed in 0.5. Note that arange generates values in [start; end), ...这是一个小坑,
torch.range 已经被弃用了/torch.range(0,5) __main__:1: UserWarning: torch.range is deprecated in favor of torch.arange and will be removed in 0.5. Note that arange generates values in [start; end), not [start; end]. tensor([0., 1., 2., 3., 4., 5.])
因为不符合直接,真是左闭右闭的区间。而且是float。
torch.arange(0,5) tensor([0, 1, 2, 3, 4])
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arange和range
2020-06-29 20:09:57range返回从0到4的5个数构成的list,而arange返回一个array对象。不过他们的元素都是一样的。 迭代对象nditer提供了一种灵活访问一个或者多个数组的方式。 单个数组的迭代(Single Array Iteration) 迭代器最基本的...range返回从0到4的5个数构成的list,而arange返回一个array对象。不过他们的元素都是一样的。
迭代对象nditer提供了一种灵活访问一个或者多个数组的方式。单个数组的迭代(Single Array Iteration)
迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问,迭代器接口可以一个接一个地提供的每一个元素。
例如:
a = np.arange(6).reshape(2, 3) for x in np.nditer(a): print x, " " 0 1 2 3 4 5
对于这种迭代方式需要注意的是:所选择的顺序是和数组内存布局一致的,而不是使用标准C或者Fortran顺序。这是为了使用效率而设计的,这反映了默认情况下只需访问每个元素,而无需考虑其特定顺序。我们可以通过迭代上述数组的转置来看到这一点,并与以C顺序访问数组转置的copy的方式做对比,有:
a = np.arange(6).reshape(2, 3) for x in np.nditer(a.T): print x, print "\n" for x in np.nditer(a.T.copy(order = 'C')): print x, 0 1 2 3 4 5 0 3 1 4 2 5
从上述例子可以看出,a和a.T的遍历顺序是一样的,也就是他们在内存中的存储顺序也是一样的,但是a.T.copy(order = ‘C’)的遍历结果是不同的,那是因为它和前两种的存储方式是不一样的。默认是按行访问。
控制迭代顺序(Controlling Iteration Order)
有时候,无论元素在内存中的分布如何,重要的是要以特定的顺序来访问数组。所以nditer提供了一种顺序参数(order parameter )的方法来实现这一要求。默认情况下是order = ‘K’, 就是上述的访问方式。另外有:order = 'C’和order = ‘F’。不妨理解为:C是按行访问,F是按列访问。a = np.arange(6).reshape(2, 3) for x in np.nditer(a, order = 'F'): print x, print "\n" for x in np.nditer(a.T, order = 'C'): print x, 0 3 1 4 2 5 0 3 1 4 2 5
修改数组值(Modify Array Values)
默认情况下,nditer将输入数组视为只读对象。要修改数组元素,必须指定读写( read-write)或只写(write-only)模式。这是由每个操作数标志控制的。一般而言,Python中的赋值只需更改本地或全局变量字典中的引用,而不是修改现有变量。
a = np.arange(6).reshape(2, 3)
print afor x in np.nditer(a, op_flags = ['readwrite']): x[...] = 2*x print a [[0 1 2] [3 4 5]] [[ 0 2 4] [ 6 8 10]]
原文链接:https://blog.csdn.net/Hearthougan/article/details/71281040
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arange详解
2019-06-04 16:28:52numpy.arange的基本属性 以下都默认x=np.arange(10)X=np.arange(15).reshape(3,5) 查询几维数组x.ndim input: x=np.arange(10) input: x output: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) input: x.ndim output: 1 ... -
range和arange的区别
2019-05-31 11:00:13二者都有三个参数,依次为start,end(不包含),step。在不指明start或者step的情况下,默认起始点为0,步长为1。 >>>import numpy as np >>>np.arange(2,10,2) ...arange返回的是一个... -
arange 和range的区别
2017-11-03 22:09:31arange是numpy中的函数,所以要先调用numpy from numpy as np np.arange(0,1,0.01) #0是start,1是stop,0.01是步长。 但在range中,只能是整数,不能是浮点数。 -
range函数与numpy arange函数
2017-10-08 14:34:551.range()返回的是range object,而np.arange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代,而np.arange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用。 2.range()不支持步长为小数,np.arange()支持... -
Numpy之arange
2018-08-14 13:51:54Python中的range,以及numpy包中的arange函数 range()函数 函数说明:range(start, stop[, step]) -> range object,根据start与stop指定的范围以及step设定的步长,生成一个序列。 参数含义:start:计数... -
Numpy中 arange() 的用法
2019-01-22 09:59:50Numpy 中 arange() 主要是用于生成数组,具体用法如下; 2. arange() 2.1 语法 numpy.arange(start, stop, step, dtype = None) 在给定间隔内返回均匀间隔的值。 值在半开区间 [开始,停止]内生成(换句话说,包括... -
numpy arange函数
2019-06-11 10:18:16返回值: np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列,如[1,2,3,4,5],起点是1,终点是5,步长为1。 参数个数情况: np.arange()函数分为一个参数,两个参数,三个参数三种情况 1)一个参数时,参数值为... -
numpy.arange
2018-11-22 16:01:21numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None) >>> x = np.arange(0,5,0.1) >>> x array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. , 1.1, 1.2, ... -
Python中range与Numpy中arange的比较
2018-03-25 11:01:22本文先比较range与arange的异同点,再详细介绍各自的用法,然后列举了几个简单的示例,最后对xrange进行了简单的说明。1. range与arange的比较 (1)相同点:A、参数的可选性、默认缺省值是一样的;B、结果均包括... -
range,xrange,arange比较
2015-02-17 17:09:30python range介绍range多用作循环,range(0,10)返回一个listpython xrange 介绍xrange也是用作循环,只是xrang(0,10)不返回list,返回xrange对象。...arange是numpy模块中的函数,使用前需要先导入此模块,a -
python函数 range()和arange()
2018-05-15 20:50:35range(start, end, step),返回一个list...arange(start, end, step),与range()类似,但是返回一个array对象。需要引入import numpy as np,并且arange可以使用float型数据。>>> import numpy... -
记录np.arange和np.range
2018-10-10 11:17:06区别在于range()函数是python内置函数,arange()是numpy多维数组库里面的库函数。前者所实现的数据间隔步长只能为整数,后者可以是浮点数。 >>> import numpy as np >>>... -
np.arange函数
2017-08-07 16:52:25返回值: np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列,如[1,2,3,4,5],起点是1,终点是5,步长为1。 参数个数情况: np.arange()函数分为一个参数,两个参数,三个参数三种情况 1)一个参数时,参数值... -
python 的range函数与numpy中的arange的区别
2020-03-25 19:08:481. range()函数: 可用于快速创建一个整数列表; 函数语法:range( start, stop, [step]) ,其中step步长必须是整数;... 函数语法:numpy.arange([start],stop, [step],dtype) start 起始... -
Python:range()和np.arange()区别
2018-10-30 20:26:05range()返回的是range object,而np.arange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代,而np.arange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用。 range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 两者... -
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2019-03-26 20:57:19>>> y=torch.range(1,6) >>> y tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.]) >>> y.dtype torch.float32 ... z=torch.arange(1,6) >>> z tensor([1, 2, 3, 4, 5]) >>>... -
Python中range函数和arange函数的区别
2018-07-08 21:51:05主要是返回值和创建类型不一样,还有就是要不要导入numpy包range(start, end, step),...arange(start, end, step),与range()类似,但是返回一个array对象。需要引入import numpy as np,并且arange可以使用floa... -
arange()与range()的区别
2018-08-17 16:18:39基本理解 range(start, end, step),返回一个list对象也就是range.object,起始... arange(start, end, step),与range()类似,也不含终止值。但是返回一个array对象。需要导入numpy模块(import numpy as np或... -
Python 中的range(),arange()函数
2019-03-04 11:15:28Python 中的range(),以及numpy包中的arange()函数 range()函数 函数说明: range(start, stop[, step]) -&amp;amp;gt; range object,根据start与stop指定的范围以及step设定的步长,生成一个序列。 参数... -
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2019-08-21 17:09:21python基础 arange() 首先需要导入numpy模块(import numpy as np或者from numpy import*),并且arange可以使用float型数据。 arange(start, end, step) 返回一个array对象, 起始值为start,终止值为end,但不含... -
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2017-04-06 15:29:561 使用numpy.arange方法 >>> print np.arange(15) [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] >>> print type(np.arange(15)) >>> print np.arange(15).reshape(3,5) [[ 0 1 2 3 4] [ 5
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