np.arange(0, 171, 1
时间: 2023-08-21 20:55:25 浏览: 29
这段代码使用了 numpy 库中的 arange 函数,用于生成一个等差数列。其中,参数0表示起始值,参数171表示终止值(不包括该值),参数1表示步长。因此,这段代码将生成一个包含从0到170的所有整数的一维数组。具体来说,它将生成以下内容:
array([ 0, 1, 2, ..., 168, 169, 170])
相关问题
np.array np.arange
np.array和np.arange是NumPy库中用于创建数组的两个函数。
np.array函数可以用来创建一个数组,它接受多种参数,包括Python列表、元组、数组等。它的主要作用是将输入参数转换为数组。例如,使用np.array([1, 2, 3])可以创建一个包含整数1、2和3的一维数组[1, 2, 3]。
np.arange函数是用来创建一个等差数列的数组。它的参数可以指定起始值、终止值和步长。例如,np.arange(6)将创建一个从0到5的一维数组[0, 1, 2, 3, 4, 5]。np.arange(1, 6)将创建一个从1到5的一维数组[1, 2, 3, 4, 5]。np.arange(0, 6, 0.1)将创建一个从0到5.9的一维数组,步长为0.1,即[0.0, 0.1, 0.2, ..., 5.8, 5.9]。
总结起来,np.array函数用于将输入参数转换为数组,而np.arange函数用于创建一个等差数列的数组。
np.array和np.arange
np.array是NumPy库中的一个函数,用于创建多维数组。它接受一个序列(如列表或元组)作为输入,并返回一个包含相同元素的NumPy数组。np.array的语法如下:
np.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)
其中,object是输入的序列,dtype是数组的数据类型(可选,默认为None),copy表示是否复制输入对象(可选,默认为True),order表示数组在内存中的存储顺序(可选,默认为'K'),subok表示返回的数组是否为子类(可选,默认为False),ndmin表示返回数组的最小维度(可选,默认为0)。
np.arange是NumPy库中的一个函数,用于创建一个等差数列的一维数组。它接受起始值、终止值和步长作为输入,并返回一个包含这个等差数列的NumPy数组。np.arange的语法如下:
np.arange([start,] stop[, step,], dtype=None)
其中,start是起始值(可选,默认为0),stop是终止值(不包含在结果中),step是步长(可选,默认为1),dtype是数组的数据类型(可选,默认为None)。