NumPy教程-在数值范围内创建 Numpy 数组

本教程的这一部分将演示如何使用给定的特定范围创建 Numpy 数组。

Numpy.arrange

它通过在给定区间上使用均匀分布的值来创建数组。使用这个函数的语法如下。

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

它接受以下参数。

1. start： 区间的起始值。默认为 0。
2. stop： 区间结束的值，不包括此值。
3. step： 区间值之间的变化量。
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

它类似于 arrange 函数，但它在语法中不允许我们指定步长。

相反，它只返回在指定时间段内均匀分隔的值。系统隐式地计算步长。

语法如下。

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

它接受以下参数。

1. start： 区间的起始值。
2. stop： 区间的结束值。
3. num： 在区间内生成均匀间隔样本的数量。默认为 50。
4. endpoint： 其真值表示停止值是否包含在区间内。
5. rettstep： 这必须是一个布尔值。表示连续数字之间的步长和样本数。
6. dtype： 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隔的数字来创建数组。

语法如下。

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

它接受以下参数。

1. start： 区间的起始值（在指定的基数中）。
2. stop： 区间的结束值（在指定的基数中）。
3. num： 范围之间的值的数量。
4. endpoint： 它是一个布尔类型的值。使表示的停止值成为区间的最后一个值。
5. base： 对数空间的基数。
6. dtype： 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]