np.arange(0, 100)
时间: 2024-03-01 09:43:11 浏览: 39
np.arange(0, 100) 是numpy库中的一个函数,用于生成一个从0到99的整数序列。该函数的使用方法如下:
```python
import numpy as np
arr = np.arange(0, 100)
print(arr)
```
输出结果为:
```
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90]
```
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)。