如何指定np.arange生成的范围为闭区间

要指定np.arange生成的范围为闭区间，需要将步长设置为负数。例如，要生成闭区间[0,10]内的整数，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.arange(0, 11, -1)
print(arr)

输出：

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]

注意，由于步长为负数，因此起始值必须大于终止值。

相关问题

np.arange生成的数据类型有哪些？

np.arange函数可以生成一组等差数列，数据类型可以是整数类型、浮点数类型、复数类型等。

具体来说，数据类型包括：

- np.int8：8位整数类型
- np.int16：16位整数类型
- np.int32：32位整数类型
- np.int64：64位整数类型
- np.uint8：无符号8位整数类型
- np.uint16：无符号16位整数类型
- np.uint32：无符号32位整数类型
- np.uint64：无符号64位整数类型
- np.float16：16位浮点数类型
- np.float32：32位浮点数类型
- np.float64：64位浮点数类型
- np.complex64：32位复数类型
- np.complex128：64位复数类型。

np.arange生成的时间类型有哪些？

`np.arange` 生成的时间类型包括以下几种：

1. `datetime64[D]`：精确到天的日期类型，例如 `'2022-10-01'`。
2. `datetime64[h]`：精确到小时的日期类型，例如 `'2022-10-01T00'`。
3. `datetime64[m]`：精确到分钟的日期类型，例如 `'2022-10-01T00:00'`。
4. `datetime64[s]`：精确到秒的日期类型，例如 `'2022-10-01T00:00:00'`。
5. `datetime64[ms]`：精确到毫秒的日期类型，例如 `'2022-10-01T00:00:00.000'`。
6. `datetime64[us]`：精确到微秒的日期类型，例如 `'2022-10-01T00:00:00.000000'`。
7. `datetime64[ns]`：精确到纳秒的日期类型，例如 `'2022-10-01T00:00:00.000000000'`。

可以通过在 `np.arange` 函数中传入 `dtype` 参数来指定生成的时间类型，例如：

import numpy as np

# 生成 datetime64[D] 类型的日期数组
dates = np.arange('2022-10-01', '2022-10-05', dtype='datetime64[D]')
print(dates)

# 生成 datetime64[h] 类型的日期数组
hours = np.arange('2022-10-01T00', '2022-10-01T12', dtype='datetime64[h]')
print(hours)