arrange和linspace

arange和linspace都是在NumPy中用于创建数值序列的函数，它们的作用相似，但是有些不同。

- arange函数用于创建一个等差数列，其参数包括起始值、终止值和步长，其中终止值不包括在序列中。例如，np.arange(0, 10, 2)将返回一个数组[0, 2, 4, 6, 8]，该数组包括0，但不包括10，步长为2。
- linspace函数用于生成等间隔的数值数组，其参数包括起始值、终止值和数组元素个数。例如，np.linspace(0, 9, 10)将返回一个数组[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]，该数组包括0和9。另外，linspace还可以通过设置endpoint参数为False来实现不包括终止值的效果。

因此，arange和linspace都可以用于创建数值序列，具体使用哪个取决于应用场景和个人偏好。

--相关问题--:

相关问题

np.linspace

np.linspace和np.arrange都是NumPy库中的函数。

np.linspace函数用于生成等间隔的一维数组，可以指定起始值、终止值和元素个数，返回一个包含指定数量元素的一维数组。

np.arrange函数用于生成等间隔的一维数组，可以指定起始值、终止值和步长，返回一个包含指定范围内元素的一维数组。与np.linspace不同的是，np.arrange的步长可以是非整数。

1. 使用array()函数，分别用列表、元组以及列表元组混合作为参数完成创建； 2. 使用shape属性查看上一步生成的数组各维大小，并试着改变一个二维数组不同维的大小； 3. 创建数组时，使用array()的dtype参数设定元素数据类型，并使用astype()改变元素数据类型； 4. 在Jupyter Notebook中使用%timeit验证NumPy的数值对象运算速度比Python的内置类型运算速度慢； 5. 分别使用arrange()、linspace()、logspace()生成数组，练习参数以课件中P13~P16中图片为例； 6. 分别使用empty()、zeros()、ones()、full()生成数组，练习参数以课件中P17~P19中图片为例； 7. 利用fromfunciton()生成一个二维数组，其中数据为九九乘法表。

好的，我会尽力回答您的问题。以下是针对您的每个问题的回答：

1. 使用array()函数，分别用列表、元组以及列表元组混合作为参数完成创建：

import numpy as np

# 使用列表创建一维数组
arr_list = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr_list)

# 使用元组创建二维数组
arr_tuple = np.array(((1, 2, 3), (4, 5, 6)))
print(arr_tuple)

# 使用列表元组混合创建三维数组
arr_mix = np.array([[(1, 2), (3, 4)], [(5, 6), (7, 8)]])
print(arr_mix)

2. 使用shape属性查看上一步生成的数组各维大小，并试着改变一个二维数组不同维的大小：

print(arr_list.shape)  # 输出 (5,)
print(arr_tuple.shape)  # 输出 (2, 3)
print(arr_mix.shape)  # 输出 (2, 2, 2)

# 将二维数组arr_tuple的第一维改为4
arr_tuple.shape = (4, 3)
print(arr_tuple)

3. 创建数组时，使用array()的dtype参数设定元素数据类型，并使用astype()改变元素数据类型：

# 使用dtype参数设定元素数据类型为复数
arr_complex = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=complex)
print(arr_complex)

# 使用astype()改变元素数据类型为整数
arr_int = arr_complex.astype(int)
print(arr_int)

4. 在Jupyter Notebook中使用%timeit验证NumPy的数值对象运算速度比Python的内置类型运算速度慢：

# 比较NumPy数组和Python列表的加法运算速度
import timeit

arr = np.ones(1000)
lst = [1] * 1000

%timeit arr + arr
%timeit [i+j for i,j in zip(lst,lst)]

5. 分别使用arrange()、linspace()、logspace()生成数组，练习参数以课件中P13~P16中图片为例：

# 使用arange()生成数组
arr_arange = np.arange(1, 10, 2)
print(arr_arange)

# 使用linspace()生成数组
arr_linspace = np.linspace(1, 10, 6)
print(arr_linspace)

# 使用logspace()生成数组
arr_logspace = np.logspace(0, 3, 4, base=10)
print(arr_logspace)

6. 分别使用empty()、zeros()、ones()、full()生成数组，练习参数以课件中P17~P19中图片为例：

# 使用empty()生成数组
arr_empty = np.empty((3, 4))
print(arr_empty)

# 使用zeros()生成数组
arr_zeros = np.zeros((3, 4))
print(arr_zeros)

# 使用ones()生成数组
arr_ones = np.ones((3, 4))
print(arr_ones)

# 使用full()生成数组
arr_full = np.full((3, 4), 5)
print(arr_full)

7. 利用fromfunciton()生成一个二维数组，其中数据为九九乘法表：

# 使用fromfunction()生成九九乘法表数组
def multiply(i, j):
    return (i+1) * (j+1)

arr_multiply = np.fromfunction(multiply, (9, 9))
print(arr_multiply)