用arrange创建数组

使用arrange函数可以创建一个数组，该函数可以按照指定的规则生成一个有序的数列。在Python中，我们可以使用NumPy库中的arrange函数来实现这个功能。arrange函数的语法如下：

`numpy.arange(start, stop, step, dtype)`

其中，start表示数列的起始值（包含），stop表示数列的结束值（不包含），step表示数列中相邻元素之间的差值，默认为1，dtype表示数列的数据类型，默认为None。

以下是一个示例代码，展示如何使用arrange函数创建一个有序的数组：

import numpy as np

# 创建一个从0到9的整数数组
arr = np.arange(10)
print(arr)  # 输出: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

相关问题

python 创建空arrange

在Python中，可以使用NumPy库中的函数来创建一个空的numpy数组。NumPy是Python的一个科学计算库，它提供了高效的数组操作方法。

要创建一个空的numpy数组，可以使用`numpy.empty`函数。`numpy.empty`函数创建一个指定大小的未初始化的数组。这个函数接受一个表示数组形状的元组作为参数。

以下是创建一个空的numpy数组的示例代码：

import numpy as np

arr = np.empty((0, 2)) # 创建一个2列的空数组

print(arr) # 输出结果：[]

在上面的代码中，我们使用了`numpy.empty`函数创建了一个空的numpy数组，该数组具有0行和2列。运行这段代码后，打印的结果是一个空的列表。这是因为该数组未初始化，因此不包含任何元素。

另外，如果我们想要创建一个指定形状的numpy数组，并用指定的值来初始化数组元素，可以使用`numpy.zeros`或`numpy.ones`函数。这些函数分别创建全0或全1的numpy数组。以下是创建一个全0数组的示例代码：

import numpy as np

arr = np.zeros((2, 2)) # 创建一个2x2的全0数组

print(arr) # 输出结果：[[0. 0.]
            #         [0. 0.]]

现在，我们已经知道如何在Python中创建一个空的numpy数组了。使用这些函数为数据科学家提供了一个方便的工具，可以更轻松地处理大量的数据数组。

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，让我来回答你的问题。

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：

可以使用以下代码创建：

import numpy as np

# 使用列表创建
arr_list = np.array([1, 2, 3])
print(arr_list)

# 使用元组创建
arr_tuple = np.array((4, 5, 6))
print(arr_tuple)

# 使用列表元组混合创建
arr_mix = np.array([(1, 2, 3), [4, 5, 6]])
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：

可以使用以下代码查看和改变数组的形状：

# 查看数组形状
print(arr_list.shape)
print(arr_tuple.shape)
print(arr_mix.shape)

# 改变数组形状
arr_mix.shape = (3, 2)
print(arr_mix)

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：

可以使用以下代码创建和改变数组元素数据类型：

# 创建数组时指定数据类型
arr_int = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int)
print(arr_int)

# 改变数组元素数据类型
arr_float = arr_int.astype(np.float)
print(arr_float)

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：

可以使用以下代码进行比较：

import numpy as np

# NumPy运算速度比较
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

%timeit a + b

# Python内置类型运算速度比较
c = [1, 2, 3]
d = [4, 5, 6]

%timeit [c[i] + d[i] for i in range(len(c))]

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：

可以使用以下代码生成数组：

import numpy as np

# 使用arange()生成数组
arr_arange = np.arange(0, 10, 2)
print(arr_arange)

# 使用linspace()生成数组
arr_linspace = np.linspace(0, 10, 6)
print(arr_linspace)

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

可以使用以下代码生成数组：

import numpy as np

# 使用empty()生成数组
arr_empty = np.empty((2, 3))
print(arr_empty)

# 使用zeros()生成数组
arr_zeros = np.zeros((2, 3))
print(arr_zeros)

# 使用ones()生成数组
arr_ones = np.ones((2, 3))
print(arr_ones)

# 使用full()生成数组
arr_full = np.full((2, 3), 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：

可以使用以下代码生成数组：

import numpy as np

# 使用fromfunction()生成二维数组
arr_mul = np.fromfunction(lambda i, j: (i+1)*(j+1), (9, 9))
print(arr_mul)