python中np.arange的用法
时间: 2023-07-10 17:07:19 浏览: 144
在 Python 的 NumPy 库中,`np.arange()` 函数用于创建一个一维数组,该数组为等差数列(等差数列是指在数列中,任意两个相邻的数的差都是相等的)。该函数的语法如下:
```python
np.arange([start,] stop[, step,], dtype=None)
```
其中,`start` 参数可选,表示数列的起始值。默认为 0。`stop` 参数必选,表示数列的终止值(不包含该值)。`step` 参数可选,表示数列中相邻两项之间的差值。默认为 1。`dtype` 参数可选,表示返回数组的数据类型。默认为 `None`,表示由系统自动判断。
例如,要创建一个数列从 0 开始,以步长为 2,到 10(不包括 10)的一维数组,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
arr = np.arange(0, 10, 2)
print(arr)
# 输出:[0 2 4 6 8]
```
需要注意的是,`np.arange()` 函数的参数必须为整数或浮点数类型,否则会抛出 `TypeError` 异常。
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python中np.arange函数用法
在Python中,np.arange函数是NumPy库中的一个函数,用于创建一个等差数组。该函数可以接受起始值、结束值和步长作为参数,并返回一个包含指定范围内的数字的数组。以下是np.arange函数的用法示例:
1. 在IPython中输入如下代码:
import numpy as np
a = np.arange(3*4*5)
a
这段代码创建了一个包含0到59共60个元素的一维数组,并将其赋值给变量a。
2. 在IPython中输入如下代码:
import numpy as np
a = np.arange(0,4)
a
这段代码创建了一个包含0到3共4个元素的一维数组,并将其赋值给变量a。
3. 在IPython中输入如下代码:
import numpy as np
a = np.arange(5)
a
这段代码创建了一个包含0到4共5个元素的一维数组,并将其赋值给变量a。
总结起来,np.arange函数可以根据指定的起始值、结束值和步长创建一个等差数组,用于快速生成一系列连续的数字。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python入门--常用的numpy函数:arange()](https://blog.csdn.net/qq_44753801/article/details/105929180)[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: 100%"]
[ .reference_list ]
python中的np.arange函数
np.arange函数是NumPy库中的一个函数,用于创建一个表示等差数列的一维数组。它的参数包括开始值、终值和步长。如果只提供三个参数,则默认为开始值、终值和步长。例如,在IPython中输入以下代码可以创建一个从5到1的递减的一维数组:a = np.arange(5, 0, -1)。\[1\]你也可以通过在IPython中输入np.arange函数名后加上问号符号来查看该函数的详细说明文档,其中包含了函数的参数和用法。\[2\]需要注意的是,与Python内置函数range不同,np.arange函数返回的数组不包含终值。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python入门--常用的numpy函数:arange()](https://blog.csdn.net/qq_44753801/article/details/105929180)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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