如何创建一个给定范围内的 numpy 数组?

在 Python 中，NumPy 及其数组类型用于执行数值计算任务。你可以通过 NumPy 中的 numpy.array() 函数来创建一个 N 维数组，并可以在其中指定给定的范围。

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创建已知范围的一维数组

想象一下你想要创建一个 1 到 8 的一维数组。你可以使用 numpy.arange() 函数，像这样：

import numpy as np
a = np.arange(1, 9)
print(a)

这将输出：

[1 2 3 4 5 6 7 8]

在这个例子中，你传递给该函数的参数是范围的左右两端，即 1 和 9。该函数的输出将包含所有这些值，但不包括右端点 9。

创建给定范围的二维数组

如果你想要创建一个包含与 3 x 3 区域内所有值的二维 NumPy 数组，你可以使用 numpy.mgrid[] 对象，如下所示：

x, y = np.mgrid[0:3, 0:3]
print(x)
print(y)

这将输出：

array([[0, 0, 0],
       [1, 1, 1],
       [2, 2, 2]])

array([[0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2]])

在这个例子中，我们使用 mgrid[] 创建两个 3 x 3 的格网。第一项参数是行数，第二项参数是列数。最后，我们可以使用它们的值，如上所示。

创建特定列和行的三维数组

在这个例子中，我们将创建一个 5 x 5 x 5 的数组，其中第一维代表行，第二维代表列，第三维代表深度。通过使用 numpy.indices() 函数和它返回的结果，我们可以创建一个具有指定行和列的三维数组。

x, y, z = np.indices((5, 5, 5))
print(x)
print(y)
print(z)

这将输出：

array([[[0, 0, 0, 0, 0],
        [1, 1, 1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 2, 2],
        [3, 3, 3, 3, 3],
        [4, 4, 4, 4, 4]],

       [[0, 0, 0, 0, 0],
        [1, 1, 1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 2, 2],
        [3, 3, 3, 3, 3],
        [4, 4, 4, 4, 4]],

      ...

       [[0, 0, 0, 0, 0],
        [1, 1, 1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 2, 2],
        [3, 3, 3, 3, 3],
        [4, 4, 4, 4, 4]]])