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np.arange的使用方法

时间: 2023-09-14 19:09:56 浏览: 230

np.arange()函数详解

np.arange是numpy库中的一个函数，用于生成等差数列。它的使用方法如下：首先，需要导入numpy库，可以使用import numpy as np进行导入。然后，可以使用np.arange(start, stop, step)来生成一个从start开始，到stop结束（但不包括stop本身），步长为step的等差数列。其中start表示起始值，stop表示结束值，step表示步长。这些参数都可以是整数或者浮点数。需要注意的是，np.arange生成的数列不包括结束值stop。引用是一个使用np.arange的例子，其中x = np.arange(1000,1500,0.1)表示生成一个从1000开始，到1500结束（不包括1500），步长为0.1的等差数列。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [np.arange与np.linspace细微区别（数据溢出问题）](https://blog.csdn.net/qq_44722174/article/details/115632368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [浅谈Python中range与Numpy中arange的比较](https://download.csdn.net/download/weixin_38696196/12854392)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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X, Y = np.meshgrid(np.arange(10), np.arange(10))什么意思

X=np.outer(np.arange(1,6),np.arange(1,11))

i, j = np.meshgrid(np.arange(W, dtype=np.float32), np.arange(H, dtype=np.float32), indexing='xy')

x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) c++ Eigen::Tensor

X = 1. / (np.arange(1, 11) + np.arange(0, 10)[:, np.newaxis]) y = np.ones(10)

avg1=np.average(np.arange(1, 11), weights=np.arange(10, 0, -1))

x=np.arange(30) y=[x_i + np.random.rand(1) for x_i in x] a,b=np.polyfit(x,y,1) _=plt.plot(x,y,'o',np.arange(30),a*np.arange(30)+b,'-') plt.show() 请为我讲解一下这段代码

np.array np.arange

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, .02), np.arange(y_min, y_max, .02))

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02))

np.random.choice np.arange

xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,h),np.arange=(y_min,y_max,h))

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np.array和np.arange

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