Numpy 在数值范围内创建数组

本教程的这部分介绍了如何使用给定的特定范围创建numpy数组。

numpy.arrange

它通过使用给定区间内的均匀间隔值创建数组。下面是使用该函数的语法。

numpy.arrange(start, stop, step, dtype)

它接受以下参数。

1. start: 一个区间的起点。默认为0。
2. stop: 表示区间结束的值，但不包括此值。
3. step: 区间值更改的数量。
4. dtype: numpy数组项的数据类型。

示例

import numpy as np
arr = np.arange(0,10,2,float)
print(arr)

输出：

[0. 2. 4. 6. 8.]

示例

import numpy as np
arr = np.arange(10,100,5,int)
print("The array over the given range is ",arr)

输出：

The array over the given range is  [10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95]

NumPy.linspace

这类似于arrange函数。然而，在语法上不允许我们指定步长。

相反，它只返回在指定的时间段内均匀分隔的值。系统隐式计算步长。

语法如下所示。

numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype) 

它接受以下参数。

1. start： 它表示区间的起始值。
2. stop： 它表示区间的结束值。
3. num： 在区间内生成等间距样本的数量。默认值为50。
4. endpoint： 如果为true，则包括结束值在内。
5. rettstep： 这必须是一个布尔值。表示连续数字之间的步骤和样本。
6. dtype： 它表示数组项的数据类型。

示例

import numpy as np
arr = np.linspace(10, 20, 5)
print("The array over the given range is ",arr)

输出:

The array over the given range is  [10.  12.5 15.  17.5 20.]

示例

import numpy as np
arr = np.linspace(10, 20, 5, endpoint = False)
print("The array over the given range is ",arr)

输出：

The array over the given range is  [10. 12. 14. 16. 18.]

numpy.logspace

它通过在对数刻度上均匀分布的数字创建一个数组。

语法如下所示。

numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)

它接受以下参数。

1. start: 它表示基础中间区间的起始值。
2. stop: 它表示基础中间区间的结束值。
3. num: 范围内的值的数量。
4. endpoint: 这是一个布尔类型的值。它使stop所代表的值成为区间的最后一个值。
5. base: 它表示对数空间的基数。
6. dtype: 它表示数组项的数据类型。

示例

import numpy as np
arr = np.logspace(10, 20, num = 5, endpoint = True)
print("The array over the given range is ",arr)

输出:

The array over the given range is  [1.00000000e+10 3.16227766e+12 1.00000000e+15 3.16227766e+17
 1.00000000e+20]

示例

import numpy as np
arr = np.logspace(10, 20, num = 5,base = 2, endpoint = True)
print("The array over the given range is ",arr)

输出：

The array over the given range is  [1.02400000e+03 5.79261875e+03 3.27680000e+04 1.85363800e+05
 1.04857600e+06]