Numpy 指定数值范围创建数组

numpy.arange

numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下：

numpy.arange(start, stop, step, dtype)

根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray。

参数说明：

• start : 起始值，默认为0
• stop : 终止值（不包含）
• step : 步长，默认为1
• dtype : 返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型。

实例：

生成 0 到 5 的数组:

import numpy as np
 
x = np.arange(5)  
print (x)

输出结果如下：
[0  1  2  3  4]

设置返回类型位 float:

import numpy as np
 
# 设置了 dtype
x = np.arange(5, dtype =  float)  
print (x)

输出结果如下：
[0.  1.  2.  3.  4.]

设置了起始值、终止值及步长：

import numpy as np
x = np.arange(10,20,2)  
print (x)

输出结果如下：
[10  12  14  16  18]

numpy.linspace

numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的，格式如下：

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

参数说明：

• start : 序列的起始值
• stop : 序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中
• num : 要生成的等步长的样本数量，默认为50
• endpoint : 该值为 true 时，数列中包含stop值，反之不包含，默认是True。
• retstep : 如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示。
• dtype : ndarray 的数据类型

实例：

设置起始点为 1 ，终止点为 10，数列个数为 10。

import numpy as np
a = np.linspace(1,10,10)
print(a)

输出结果为：
[ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

将 endpoint 设为 false，不包含终止值：

import numpy as np
 
a = np.linspace(10, 20,  5, endpoint =  False)  
print(a)

输出结果为：
[10. 12. 14. 16. 18.]

numpy.logspace

numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。格式如下：

np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)

base 参数意思是取对数的时候 log 的下标。

参数:

• start : 序列的起始值为：base ** start
• stop : 序列的终止值为：base ** stop。如果endpoint为true，该值包含于数列中
• num : 要生成的等步长的样本数量，默认为50
• endpoint : 该值为 true 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。
• base : 对数 log 的底数。
• dtype : ndarray 的数据类型

实例:

import numpy as np
# 默认底数是 10
a = np.logspace(1.0,  2.0, num =  10)  
print (a)

输出结果为：
[ 10.           12.91549665     16.68100537      21.5443469  27.82559402      
  35.93813664   46.41588834     59.94842503      77.42636827    100.    ]

将对数的底数设置为 2 :

import numpy as np
a = np.logspace(0,9,10,base=2)
print (a)

输出如下：
[  1.   2.   4.   8.  16.  32.  64. 128. 256. 512.]