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  • np.arange()用法

    万次阅读 多人点赞 2019-04-18 23:20:47
    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()

    万次阅读 多人点赞 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.ndarraytype(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。
    • 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

    • 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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  • np.arange(min_value,max_value,间隔interval):按照设定的间隔从min往上不断取值 print(np.arange(-3,3,2)) [-3 -1 1] print(np.arange(-3,3,8)) [-3] np.linspace(min,max,元素个数n):区间内取n个数,间隔...

    np.arange(a, b, step):范围[a,b),步长:step

    print(np.arange(-3,3,2))
    

    [-3 -1 1]

    print(np.arange(-3,3,8))
    

    [-3]

    range

    range(n) 返回一个可迭代的对象,范围:[0,n)
    range(a:b) 范围是: [a,b), 默认步长1

    range(start, stop[, step])

    np.linspace(a,b,元素个数n): [a,b]内取n个数,间距相同

    print(np.linspace(-3,3,7))
    

    [-3. -2. -1. 0. 1. 2. 3.]

    print(np.linspace(-3,3,8))
    

    [-3. -2.14285714 -1.28571429 -0.42857143 0.42857143 1.28571429
    2.14285714 3. ]

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  • np.arange(start,stop,step) np.linespace(start,stop,num) range(start,stop,step)与np.arange(start,stop,step) 生成区间相同: [start,stop),步长为step。 二者的区别,前者的step必须为整数,后者的step可以为...

    range(start,stop,step)
    np.arange(start,stop,step)
    np.linespace(start,stop,num)

    1. 前两者的区间为[start,stop), 后者区间默认包含stop值:[start stop]

    2. 前两者由step决定生成数据的个数(步长固定),后者由num指定数据的个

    数(个数固定)

    1. 前两者的区别是step不同

    range(start,stop,step)与np.arange(start,stop,step)
    生成区间相同: [start,stop),步长为step。
    二者的区别,前者的step必须为整数,后者的step可以为小数

    np.arange(start,stop,step)与np.linespace(start,stop,num)
    二者的区别,
    1、前者的区间为[start,stop), 后者区间默认包含stop值:[start stop]
    2、前者由step决定生成数据的个数(步长固定),后者由num指定数据的个数(个数固定)


    def linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None):
    endpoint=True:是否包含结束点
    retstep=False:是否返回步长

    np.linespace(0,pi,1000)

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  • ve just found out that using np.linspace instead of np.arange at the ctrl.Antecedent declaration causes very different return values. <p>Like the exampled tipping problem, if I use np.arange with 1 as...
  • 记录np.arange和np.range

    千次阅读 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... np.arange(1,10,0.2) array([ 1. , 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2. , 2.2, 2.4, ...
  • np.linspace() np.logspace() np.arange() 区别

    千次阅读 2017-12-23 17:18:33
    np.linspace() np.logspace() np.arange() 区别 1. np.linspace() 生成(start,stop)区间指定元素个数num的list,均匀分布 Signature: np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=...
  • a = np.repeat(np.arange(5).reshape([1, -1]), 5, axis=0) + 10.0 print(a) [[10. 11. 12. 13. 14.] [10. 11. 12. 13. 14.] [10. 11. 12. 13. 14.] [10. 11. 12. 13. 14.] [10. 11. 12. 13. 14.]] np.repeat...
  • np.arange(start,stop,step)#开始,结束,步长 np.arange(1,15,3)#当step省略不写时,步长为1 array([ 1, 4, 7, 10, 13]) 生成指定形状全为0的数组 np.zeros() np.zeros(2)#一维数组 array([0., 0.]) np.ze...
  • python np.arange()函数和np.linespace()函数
  • 1,np.random.rand() 通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1),不...3,range()与np.arange()区别 range()返回的是range object,而np.nrange()返回的是numpy.adarr...
  • 2nd 动手学python Numpy广播机制实现数组与数字比较大小的问题 (比较大小的转为True or False ...np.arange(起点,终点,间隔)分1个,2个,3个参数 (https://blog.csdn.net/u011649885/article/deta...
  • Python中range, np.arange, np.linspace的区别rangenp.arangenp.linspace range 特点 range()是python内置函数,指定开始值,终值和步长生成等差数列的一维数组 不包含终值 步长只能是整数,生成整数类型 返回...
  • np.arange的应用总结

    2019-07-28 08:18:06
    np.arange(3) [0,1,2] 2.两个参数 np.arange(2,9) [2,3,4,5,6,7,8] 3.三个参数 np.arange(2,10,2) [2,4,6,8] 日期参数: np.arange(‘2017-08-01’,‘2017-09-01’,dtype=np.datetime64) array([‘20...
  • 近期在调试深度学习相关的代码时,经常隔三差五遇到range()、np.arange()、np.linspace()、np.logspace()一系列的函数,每次遇到后,当时貌似理解了,但是过段时间又忘了,并且这几个函数看起来还长的差不多,虽然...
  • range() 与 np.arange()

    2020-09-19 23:50:02
    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,...
  • np.arange() np.linspace() 一.range(start, stop, step) 1.range() 为 python 自带函数 2.生成一个从start(包含)到stop(不包含),以step为步长的序列。返回一个 list 对象 range(stop) 返回 range object range...
  • range() 和 np.arange()区别 range() 和 np.arange()区别 range(start,stop,step) 三个参数都必须是整数 np.arange()没有此类约束
  • df=pd.DataFrame(np.repeat(np.arange(5).reshape([1, -1]), 3, axis=0), columns=['a','b','c','d','e']) print(df) # 为了后续区分清晰,分别将第二行和第三行加10和20 df.loc[1] += 10 df.loc[2] += 20 print..
  • np.arange函数

    万次阅读 多人点赞 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...
  • range,np.arange都可用于迭代,arange 还支持小数,range返回的是range object,arange返回的是numpy.ndarray。 range(start, stop, step) 返回的是一个可迭代对象(类型是对象) 参数: start:计数起始,默认从0...
  • np.transpose(np.reshape(np.array([np.arange(7)] * 7 * 2,),(2,7,7)),(1,2,0)) 前言:在数据预处理时,遇到了以上代码。当时一脸懵逼,一步步刨解下来,才豁然开朗,因此,记录如下。import numpy as npa=np.a...
  • np.linspace、 np.arange、np.logspace

    千次阅读 2018-03-25 08:52:45
    首先:np.linspacenp.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)参数解释:start,stop是开始,结束的数字,num是生成多少个数字,默认50个;endpoint是最后一个stop数字是否包含进去...
  • range()和np.arange()

    2019-12-24 11:07:41
    np.arange([start=None], stop=None, [step=None], dtype=None) 第一个参数:开始的位置,默认为0 第二个参数:结束的位置,必须规定 第三个参数:步长,默认为1 只有一个参数 eg.a = np.arange(3) 默认此参数...
  • numpy函数之np.arange()

    2020-11-01 21:06:53
    np.arange(10) 此函数生成了用0到9的十个数字的序列 形式2(2个参数) np.arange(3,10) 此函数生成了用3到9的六个(9-3=6)数字的序列(左闭右开) 形式3(3个参数) 注意:前两个函数的默认间隔都为1,形式3的作用就是...
  • np.arange函数的使用

    万次阅读 2019-05-13 19:02:48
    np.arange函数的使用 返回值: np.arange()函数返回一个序列 参数: 有三种情况 1.只有一个参数的时候,默认从0开始到输入的参数,产生序列,步进为默认的1 2.有两个参数的时候,序列中的元素从第一个参数到第二个...

空空如也

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np.arange