Numpy使用数值范围创建数组示例

本文概述

• numpy.range
• NyPy.linspace
• numpy.logspace

本节的这一节说明如何使用给定的指定范围创建numpy数组。

numpy.range

它通过使用给定间隔内的均匀间隔的值来创建数组。下面给出了使用该函数的语法。

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

它接受以下参数。

1. start：间隔的开始。默认值为0。
2. 停止：表示间隔结束处的值(不包括此值)。
3. 步长：间隔值更改的数字。
4. dtype：numpy数组项的数据类型。

组

例子

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

输出

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

例子

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]

NyPy.linspace

它类似于排列功能。但是, 它不允许我们在语法中指定步长。

取而代之的是, 它仅返回指定时间段内均匀分隔的值。系统隐式计算步长。

语法在下面给出。

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

它接受以下参数。

1. start：代表间隔的起始值。
2. 停止：表示间隔的停止值。
3. num：要生成的间隔内均匀分布的样本数。默认值为50。
4. 端点：其真值指示停止值包含在间隔中。
5. rettstep：这必须是布尔值。表示连续数字之间的步骤和样本。
6. dtype：代表数组项的数据类型。

例子

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.]

例子

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

它通过使用在对数刻度上均匀分隔的数字来创建数组。

语法在下面给出。

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

它接受以下参数。

1. start：代表间隔的起始值。
2. 停止：代表区间的停止值。
3. num：范围之间的值数。
4. 端点：这是布尔类型值。它将stop表示的值作为间隔的最后一个值。
5. base：它表示日志空间的基础。
6. dtype：代表数组项的数据类型。

例子

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]

例子

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]