介绍
在本教程中，你将学习如何使用数值范围创建 NumPy 数组。NumPy 提供了多种函数来从指定的数值范围创建数组，例如 arange、linspace 和 logspace。
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使用 numpy.arange
numpy.arange 是一个用于在给定区间内创建均匀间隔值数组的函数。
语法
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
参数
- start: 该参数表示区间的起始点。默认值为 0。
- stop: 该参数表示区间的结束值（不包括该值）。
- step: 该参数表示区间值变化的步长。
- dtype: 该参数表示 NumPy 数组项的数据类型。
示例
import numpy as np
arr = np.arange(0, 10, 2)
print(arr)
输出：
[0 2 4 6 8]
使用 numpy.linspace
numpy.linspace 与 arange() 函数类似，但它不是通过步长来定义区间，而是通过 num 参数指定区间内均匀分布的值的数量。
语法
numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)
参数
- start: 该参数表示区间的起始值。
- stop: 该参数表示区间的结束值。
- num: 该参数表示在区间内生成的均匀分布样本的数量。默认值为 50。
- endpoint: 这是一个布尔参数，用于指示是否将结束值包含在区间内。
- retstep: 该参数的值是一个布尔值，用于表示连续数字之间的步长和样本。
- dtype: 该参数用于表示数组项的数据类型。
示例
import numpy as np
## start=20, end=30, num=5
arr = np.linspace(20, 30, 5)
print(arr)
输出：
[20. 22.5 25. 27.5 30.]
使用 numpy.logspace
numpy.logspace 用于在对数尺度上均匀分布的数字创建数组。
语法
numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)
参数
- start: 该参数表示区间在对数底数中的起始值。
- stop: 该参数表示区间在对数底数中的结束值。
- num: 该参数表示区间内值的数量。
- endpoint: 该布尔参数的值用于将
stop表示的值作为区间的最后一个值。 - base: 该参数用于表示对数空间的底数。
- dtype: 该参数用于表示数组项的数据类型。
示例
import numpy as np
arr = np.logspace(5, 30, num=5, base=3, endpoint=True)
print("The array is: ", arr)
输出：
The array is: [2.43000000e+02 2.33138563e+05 2.23677324e+08 2.14600041e+11
2.05891132e+14]
总结
在本教程中，你学习了如何使用指定的数值范围创建 NumPy 数组。我们使用了三个函数（numpy.arange、numpy.linspace 和 numpy.logspace）来从数值范围创建数组。我们详细介绍了这些函数的语法、参数以及相关示例。
