numpy中 arange

numpy中的arange函数用于创建一个等差数列，其与Python中的range函数类似，但可以生成浮点数序列。arange函数的语法如下：

numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)

其中，start参数表示序列的起始值（默认为0），stop参数表示序列的结束值（不包含在序列中），step参数表示序列中相邻两个数之间的差值（默认为1），dtype参数表示生成的数组的数据类型。例如，生成一个从0开始，以0.5为步长，不包含10的序列，可以使用以下代码：

import numpy as np
a = np.arange(0, 10, 0.5)
print(a)

输出结果为：

[0.  0.5 1.  1.5 2.  2.5 3.  3.5 4.  4.5 5.  5.5 6.  6.5 7.  7.5 8.  8.5 9.  9.5]

相关问题

numpy.arange

`numpy.arange` 是一个函数，用于创建一个序列数组，其元素之间的间隔是固定的。它的语法是：

numpy.arange([start, ]stop, [step, ], dtype=None)

其中：

- `start`：可选参数，表示序列的起始值，默认为 0。
- `stop`：必选参数，表示序列的结束值（不包含在序列中）。
- `step`：可选参数，表示序列中相邻元素之间的步长，默认为 1。
- `dtype`：可选参数，表示数组的数据类型。

`numpy.arange` 返回一个一维数组，数组中的元素满足：`start + i * step < stop`，其中 `i` 是非负整数。

例如，`numpy.arange(0, 10, 2)` 返回一个数组 `[0, 2, 4, 6, 8]`。

python numpy.arange

`numpy.arange()`是一个用于创建数值范围的函数。它的语法如下：

numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)

其中，参数start指定范围的起始值（默认为0），stop指定范围的结束值（不包括该值），step指定步长（默认为1），dtype指定返回的数据类型（默认为None，即与输入数据的类型相同）。

举个例子，如果我们想创建一个从0到9的整数数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.arange(10)
print(arr)

输出结果为：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

如果我们想创建一个从1到10的数组，步长为2，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.arange(1, 11, 2)
print(arr)

输出结果为：

[1 3 5 7 9]