极客笔记NumPy 如何使用Arrange创建线性增加的值序列
NumPy是一个广泛用于数值计算和科学数据分析的Python库。NumPy最常用的函数之一是’numpy.arange（）’，它可根据给定的开始、结束和步长创建一个线性增加的值序列。在本教程中，我们将探讨如何使用’numpy.arange（）’来生成线性增加的值序列。我们将展示三个不同步长的线性排列值的示例。
在本教程中，我们将学习如何使用NumPy arrange创建线性增加的值序列。我们将使用著名的Python库NumPy。
语法
numpy.arange([start, ]stop, [step, ], dtype=None)
在这个语法中，我们可以看到start是一个可选参数，用于指定序列的起始位置（默认为0），stop是序列的结束位置，step是值之间的间距（默认为1）。dtype参数指定了输出数组的数据类型。
示例
这是一个简单的示例，它创建了一个线性排序的数值序列。
import numpy as np
print(np.arange(0, 10, 1))
print(np.arange(0, 20, 1))
print(np.arange(0, 30, 1))
在这个例子中，我们首先导入了numpy，一个Python库，然后使用’numpy.arange()’函数来创建一个从0到29的线性递增值序列，步长为1。
输出
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29]
示例
这是一个示例，它创建了一个从1.5到9.5的线性值序列，增量为0.5。
import numpy as np
print(np.arange(1.5, 2, 0.5))
print(np.arange(1.5, 3, 0.5))
print(np.arange(1.5, 4, 0.5))
print(np.arange(1.5, 5, 0.5))
print(np.arange(1.5, 6, 0.5))
print(np.arange(1.5, 7, 0.5))
print(np.arange(1.5, 8, 0.5))
print(np.arange(1.5, 9, 0.5))
print(np.arange(1.5, 10, 0.5))
输出
[1.5]
[1.5 2. 2.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5 7. 7.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5 7. 7.5 8. 8.5]
[1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5 7. 7.5 8. 8.5 9. 9.5]
示例
在这个示例中，我们创建了一个线性序列，取值范围从1到17，步长为4。
import numpy as np
print(np.arange(1, 11, 4))
print(np.arange(1, 12, 4))
print(np.arange(1, 13, 4))
print(np.arange(1, 14, 4))
print(np.arange(1, 15, 4))
print(np.arange(1, 16, 4))
print(np.arange(1, 17, 4))
print(np.arange(1, 18, 4))
print(np.arange(1, 19, 4))
输出
[1 5 9]
[1 5 9]
[1 5 9]
[ 1 5 9 13]
[ 1 5 9 13]
[ 1 5 9 13]
[ 1 5 9 13]
[ 1 5 9 13 17]
[ 1 5 9 13 17]
我们学到了‘numpy.arange()’是一个强大的函数，可以用来创建一个线性增加或减少的数值序列，具有给定的起始值、停止值和步长。它是数值计算和科学数据分析的非常有用的工具，并且在科学和工程社区中被广泛使用。通过理解‘numpy.arange()’的语法和用法，开发者可以为计算需求创建复杂的数值序列。