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  • numpy.arrange
    千次阅读
    2021-12-11 17:13:18

      numpyarrange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
    
    # 等差数组的区间是[0, 50),步长为10
    a = np.arange(0, 50, 10)
    print(a)
    

    执行结果:

    [ 0 10 20 30 40]
    
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  • 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
  • 函数:arrange() 函数说明:arange([start,] stop[, step,], dtype=None) 根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray。 返回array 类型对象。 >>> range() 中的步长不能为小数,但是...

    db9a0077effcaa19d8002317d28553fa.png

    函数:range()

    • 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:
    1. start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如 range(5)等价于 range(0, 5);
    2. end: 开始到 end 结束,不包括 end. 例如:range(0, 5) 是 [0, 1, 2, 3, 4] 没有 5
    3. scan:每次跳跃的间距,默认为 1。例如:range(0, 5) 等价于 range(0, 5, 1)
    4. range 多用作循环,range(0,10)返回一个 range 对象,如想返回一个 list,前面加上 list 转换

    函数返回的是一个 range object

    >>> 

    range中的setp 不能使float,所有range不能生成小数。

    函数:arrange()

    • 函数说明:arange([start,] stop[, step,], dtype=None) 根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray。 返回array 类型对象。
    >>> 
    • range() 中的步长不能为小数,但是numpy.arange() 中的步长可以为小数
    >>> 
    展开全文
  • array:创建数组dtype:指定数据类型empty:创建数据接近0zeros:创建数据全为0ones:创建数据全为1arrange:按指定范围创建数据linspace:创建线段 import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写 array = ...

    参考链接: Python中的numpy.empty

    array:创建数组dtype:指定数据类型empty:创建数据接近0zeros:创建数据全为0ones:创建数据全为1arrange:按指定范围创建数据linspace:创建线段

    import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写

     

    array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])  #列表转化为矩阵

    print(array)

    """

    [[1 2 3]

     [2 3 4]]

    """

     

    print('number of dim:',array.ndim)  # 维度

    # number of dim: 2

     

    print('shape :',array.shape)    # 行数和列数

    # shape : (2, 3)

     

    print('size:',array.size)   # 元素个数

    # size: 6 

    a = np.empty((3,4)) # 数据为empty,3行4列,创建全空数组, 其实每个值都是接近于零的数

    """

    array([[  0.00000000e+000,   4.94065646e-324,   9.88131292e-324,

              1.48219694e-323],

           [  1.97626258e-323,   2.47032823e-323,   2.96439388e-323,

              3.45845952e-323],

           [  3.95252517e-323,   4.44659081e-323,   4.94065646e-323,

              5.43472210e-323]])

    """ 

    a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0,3行4列

    """

    array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],

           [ 0.,  0.,  0.,  0.],

           [ 0.,  0.,  0.,  0.]])

    """

     

     

    a = np.ones((3,4),dtype = np.int)   # 数据为1,3行4列

    """

    array([[1, 1, 1, 1],

           [1, 1, 1, 1],

           [1, 1, 1, 1]])

    """ 

    注意arange和linspace的区别  

    a = np.arange(1,106,5.5).reshape((5,4))  # 区间为[1, 106) 的数据,步长为5.5

    >>> a

    array([[  1. ,   6.5,  12. ,  17.5],

           [ 23. ,  28.5,  34. ,  39.5],

           [ 45. ,  50.5,  56. ,  61.5],

           [ 67. ,  72.5,  78. ,  83.5],

           [ 89. ,  94.5, 100. , 105.5]])

     

     a = np.linspace(1,105.5,20).reshape((5,4))  # 开始端1,结束端105.5,且分割成20个数据,生成线段

    >>> a

    array([[  1. ,   6.5,  12. ,  17.5],

           [ 23. ,  28.5,  34. ,  39.5],

           [ 45. ,  50.5,  56. ,  61.5],

           [ 67. ,  72.5,  78. ,  83.5],

           [ 89. ,  94.5, 100. , 105.5]])

    展开全文
  • 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...
  • 转载:https://blog.csdn.net/yuanxiang01/article/details/78702123
  • -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9] >>> range(0) [] >>> range(1, 0) [] numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None) 在给定的时间间隔内返回均匀间隔的值。 在半开区间[start, stop)内产生值 ...
  • numpy.random用法

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    python 中 np.arange()的使用 - 博二爷 - 博客园
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    2019-05-20 14:09:16
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    np.arange()经常用,其用法总结如下:np.arange(0,60,2)生成从0到60的步距为2的数组,其中0为初始值,60为终值,2步距,np.arange(60)生成从0到59的默认步距为1的数组Python程序示例:import numpy as npprint(np.a...
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空空如也

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numpy.arrange