numpy的arrange
时间: 2023-10-26 20:05:43 浏览: 51
numpy的arrange函数用于生成等差数组。它可以指定起始值、终止值和步长来生成指定区间内的等差数列。例如,代码示例1中的np.arange(0, 5)将生成一个区间为[0, 5)的等差数组,默认步长为1。代码示例2中的np.arange(0, 50, 10)将生成一个区间为[0, 50)的等差数组,步长为10。
在使用arrange函数生成的数组后,你可以对其进行各种操作,比如进行矩阵变形操作。例如,你可以使用reshape函数将一维的数组转换为指定形状的二维矩阵。代码示例3中的np.arange(3,15).reshape((3,4))生成一个区间为[3, 15)的等差数组,并将其转换为一个3行4列的矩阵。
在numpy中,如果你想提取矩阵的列,可以先将矩阵进行转置,然后提取转置后矩阵的行即可得到原矩阵的列。
相关问题
numpy arrange
numpy的arrange函数用于生成一个等差数组。它的代码示例如下:
import numpy as np
# 生成区间为,其中包含了从0到4的五个数字,步长为1。,其中包含了从0到40的数字,步长为10。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [numpy_arrange函数](https://blog.csdn.net/fukangwei_lite/article/details/121876448)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python基础 NumPy数组相关概念及操作](https://blog.csdn.net/chenjh027/article/details/127936067)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
numpy.arrange
`numpy.arange()` 是一个用于创建连续数字的函数。它根据指定的起始值、终止值和步长返回一个一维的数组。
例如,如果你想创建一个从 0 到 9(不包括 9)的数组,步长为 1,你可以使用 `numpy.arange(0, 9, 1)`。
以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
arr = np.arange(0, 9, 1)
print(arr)
```
输出结果将会是:`[0 1 2 3 4 5 6 7 8]`。