精华内容
下载资源
问答
  • np.arrange函数
    千次阅读
    更多相关内容
  • numpy的函数使用(一):np.arrange()

    千次阅读 2019-09-25 21:59:50
    arrange函数用于创建等差数组。 返回一个有起点和终点固定长的list e.g.[1, 2, 3],起点是1,终点是5,步长是1。步长相当于等差数列中的公差。 参数:可以接受1、2、3个参数。 注意:如果起始值大于终点值,会...

    arrange函数用于创建等差数组。

    返回一个有起点和终点固定长的list  

    e.g.[1, 2, 3],起点是1,终点是5,步长是1。步长相当于等差数列中的公差。

     

    参数:可以接受1、2、3个参数。

    注意:如果起始值大于终点值,会生成空的一维数组。



    # 1:参数值为终点,起点值默认为0,步长值默认为1 
    a = np.arange(6)
    #[0 1 2 3 4 5]

    #2:第一个为起点,第二个为终点,步长值默认为1
    a = np.arange(3,7) #[3 4 5 6 ]
    #3:第一个为起点,第二个为终点,第三个为步长。步长可以用小数。
    a = np.arange(0, 2, 0.1)
    #[ 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]

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/christy99cc/p/9937837.html

    展开全文
  • numpy.arrange函数知识大全

    万次阅读 多人点赞 2019-04-15 21:11:04
    numpy.arrange函数知识大全numpy.arrange函数作用 numpy.arrange函数作用 numpy.arrange函数的作用是生成带起点和终点的特定步长的排列。 根据函数的参数的个数分为以下几种情况: 1.只有一个参数,则这个参数为...

    numpy.arrange函数知识大全

    numpy.arrange函数作用

    numpy.arrange函数的作用是生成带起点和终点的特定步长的排列。
    根据函数的参数的个数分为以下几种情况:
    1.只有一个参数,则这个参数为终点。起点默认为0,步长默认为1.
    numpy.arange(5)的结果如图:
    在这里插入图片描述
    2.有两个参数,第一个参数为起点,第二个参数为终点,步长默认为1。默认取值左闭右开。
    numpy.arange(2,5)结果如图:
    在这里插入图片描述
    3.有三个参数,第一个参数为起点,第二个参数为终点,第三个参数为步长。步长支持小数。numpy.arange(1,5,0.5)结果如图:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • python np.arange()函数np.linespace()函数

    千次阅读 2021-05-07 17:28:18
    python np.arange()函数np.linespace()函数

    numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, like=None)

    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)
    

    numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)

    主要用来创建等差数列
    其中后面斜体的参数为可选的,均有默认值。以下为几种可能的使用情况:

    当start和stop均为单个数值时:
    1)将区间[start, stop]分成等间隔的num个数(包含start和stop两个数),并返回它们组成的数组;
    2)若endpoint=False,就将区间[start, stop]分成等间隔的num+1个数,但返回的数组中不包括‘stop’项;
    3)若retstep=True,返回值格式为 (数组部分, 间隔长度); dtype决定输出数组的数据类型,若是未指定,则根据输入参数决定。

    
    a = np.linspace(start=2, stop=3, num=5, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
    print(a)  # [2.   2.25 2.5  2.75 3.  ] ,即将区间[start, stop]分成等间隔的num个数,并返回它们组成的数组
     
    b = np.linspace(start=2, stop=3, num=5, endpoint=False, retstep=False, dtype=None, axis=0)
    print(b)  # [2.  2.2 2.4 2.6 2.8]   ,若endpoint=False,就将区间[start, stop]分成等间隔的num+1个数,但返回时不包括‘stop’
     
    c = np.linspace(start=2, stop=3, num=5, endpoint=True, retstep=True, dtype=None, axis=0)
    print(c)  # (array([2.  , 2.25, 2.5 , 2.75, 3.  ]), 0.25)  ,若retstep=True,返回值格式为 (数组部分, 间隔长度)
     
    d = np.linspace(start=2, stop=3, num=5, endpoint=True, retstep=False, dtype=np.float32, axis=0)
    print(d.dtype)  # float32 , dtype决定输出数组的数据类型,若是未指定,则根据输入参数决定
    

    当start或stop为一维类数组时:

    # 当start和stop均为类数组的情况
    s1 = [1, 2]
    s2 = [4, 5]
    e = np.linspace(start=s1, stop=s2, num=3, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
    print(e)
    # [[1.  2. ]
    #  [2.5 3.5]
    #  [4.  5. ]]
     
    # 当start和stop有一个为类数组
    s1 = [1, 2]
    s2 = 5
    e = np.linspace(start=s1, stop=s2, num=3, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
    print(e)
    # [[1.  2. ]
    #  [3.  3.5]
    #  [5.  5. ]]
     
    s1 = 1
    s2 = [4, 5]
    e = np.linspace(start=s1, stop=s2, num=3, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
    print(e)
    # [[1.  1. ]
    #  [2.5 3. ]
    #  [4.  5. ]]
    

    当start和stop为二维类数组时,axis不同取值下的情况:

    # 当axis=0时
    s1 = [[1, 2], [3, 4]]
    s2 = [[5, 6], [7, 8]]
    e = np.linspace(start=s1, stop=s2, num=3, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
    print(e)
    # [[[1. 2.]
    #   [3. 4.]]
    #
    #  [[3. 4.]
    #   [5. 6.]]
    #
    #  [[5. 6.]
    #   [7. 8.]]]
     
    # 当axis=1时
    s1 = [[1, 2], [3, 4]]
    s2 = [[5, 6], [7, 8]]
    e = np.linspace(start=s1, stop=s2, num=3, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=1)
    print(e)
    # [[[1. 2.]
    #   [3. 4.]
    #   [5. 6.]]
    #
    #  [[3. 4.]
    #   [5. 6.]
    #   [7. 8.]]]
     
    # 当axis=2或-1时
    s1 = [[1, 2], [3, 4]]
    s2 = [[5, 6], [7, 8]]
    e = np.linspace(start=s1, stop=s2, num=3, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=2)
    print(e)
    # [[[1. 3. 5.]
    #   [2. 4. 6.]]
    #
    #  [[3. 5. 7.]
    #   [4. 6. 8.]]]
    

    参考:
    https://blog.csdn.net/qq_41550480/article/details/89390579?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162504137616780366564257%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=162504137616780366564257&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2alltop_positive~default-1-89390579.first_rank_v2_pc_rank_v29_1&utm_term=np.arange&spm=1018.2226.3001.4187
    https://blog.csdn.net/qq_35240640/article/details/110660500?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162503824516780261924751%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=162503824516780261924751&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2alltop_click~default-2-110660500.first_rank_v2_pc_rank_v29_1&utm_term=np.linspace&spm=1018.2226.3001.4187

    展开全文
  • Python基础--range()和np.arrange()的区别与联系

    万次阅读 多人点赞 2017-12-03 16:01:46
    那么,range()和np.arrange()有什么区别呢?我们先来看官方文档对他们的说明。 range(start, stop[, step])这是一个通用的函数来创建包含算术级数的列表。它最常用于for循环。参数必须是纯整数。如果省略step参
  • """ m = y.shape[0] grad = softmax(X) grad[range(m),y] -= 1 grad = grad/m return grad 此外,我也尝试通过使用整数替换y(matrix):import numpy as np arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) print...
  • 数值分析课程作业用python的matplotlib一直得不到正确的曲线图,后用Matlab就可以,明明是一样的函数,但是两者绘制出来的曲线图显示零点不一致,差距很大。作为一枚不会matlab的学渣,为了得到正确的答案,难道真的...
  • torch.arrange和torch.range用法

    千次阅读 2021-05-09 16:48:08
    torch.arrange:
  • 基于python下的numpy库,分别使用arange函数和array函数创建数组,并说明arange和array函数的区别
  • 缘由:在学习深度学习入门:基于Python的理论与实现时,没有看懂第四章交叉熵误差函数,当监督数据采用非one-hot表示时。所以做了一个小测试案例,终于明白了,花了我几个小时的时间,学习不能着急呀。 一、结果和...
  • 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系列1: np.arrange

    2019-05-20 14:09:16
    参考: numpy常用函数之arange函数 np.arange函数 Python 基础——range() 与 np.arange()
  • =====以下是关于numpy数组的...a=np.arrange(9).reshape(3,-1) >>> a array([[0, 1, 2],  [3, 4, 5],  [6, 7, 8]]) b=np.arange(10,19).reshape(3,-1) >>> b array...
  • 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...
  • numpy_arrange函数

    千次阅读 2021-12-11 17:13:18
      numpy的arrange用于生成等差数组。   代码示例1: import numpy as np # 等差数组的区间是[0, 5),默认步长为1 a = np.arange(0, 5) print(a) 执行结果: [0 1 2 3 4]   代码示例2: import numpy as np ...
  • 这时,我们经常用到 Numpy 中的 linspace 和 arange 函数。然而稍不注意,两者就容易用错,特别是 linspace,现在对两者的用法和区别说明如下,并指出两者容易用错的地方。 1、arange 函数的用法 为了便于分析,我们...
  • Numpy数值计算基础

    2021-12-22 20:43:48
    一,Numpy的概念 二,数组 1,数组的属性 2,数组的创建 2.1 array函数 2.2 arrange函数 2.3 linspace函数 2.4 logspace函数 2.5 zeros函数 2.6 ones函数 2.7 eye函数 2.8 diag函数 3,数组数据类型的转换 3.1,np....
  • Numpy是一个python的数字库NumPy包含多维数组和矩阵数据结构数组结构支持与三角、统计、和线性代数相关的大部分函数。Numeric和Nuarray的扩展Numpy包含随机数发生器Numpy使用C语言实现和封装Pandas对象是建立在Numpy...
  • numpy.reshape()函数在NumPy包中可用。顾名思义, 整形意味着”形状变化”。 numpy.reshape()函数可帮助我们在不更改数据的情况下获得数组的新形状。有时, 我们需要将数据从宽到长整形。因此, 在这种情况下, 我们必须...
  • import numpy as np >>> t1 = np.arange(0, 0.01*57, 0.01) >>> t1.shape (58L,) 但是如果用同样的方法,可以得到正确的长度为58的、从0开始的、...
  • 1 ,顺序函数np.arange(15) 代码 : if __name__ == '__main__': nd01 = np.arange(15).reshape((3,5)) print(nd01) ==================================== [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]]...
  • python将二维数组变成一维数组(np.array类型)

    万次阅读 多人点赞 2020-05-24 15:54:23
    a = np.array([[1, 2], [3, 4], [9, 8]]) ##使用库函数 from itertools import chain a_a = list(chain.from_iterable(a)) print(a_a)
  • Numpy函数学习

    2019-10-15 15:44:50
    1.np.reshape()函数 np.arange(0,60,10).reshape(-1,1)+np.arange(0,6) a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) a a.reshape(2,6,order="F")#参数为F时,会竖着排列 Out: array([[ 0, 1,...
  • print(np.arrange(0,1,0.1))#使用arange函数创建数组(无终值) print(np.linspace(0,1,12))#(后面是个数,有终值) print(np.logspace(0,2,20))#(创建等比数列,后面是个数) print(np.zero(2,3))#生成2x3的零数组...
  • Numpy常用random随机函数汇总 import numpy as np np.random.seed(666) rand(d0,d1,…,dn) 返回数据在(0,1)之间,均具有均匀分布 np.random.rand(5) np.random.rand(3, 4) np.random.rand(3, 4, 5) randn(d0,d1,…...
  • python数据分析-Numpy

    2020-11-02 21:31:55
    2.Numpy numpy能将 序列数据(列表、元组、数组和其他序列类型) 转换为ndarray数组,ndarray是一个同构数据容器,当创建好一个ndarray数组时,同时会在内存中存储ndarray的shape和...np.zeros(8) np.zeros((3,4)) like以

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,374
精华内容 549
关键字:

np.arrange函数