NumPy 教程：如何使用示例代码从数字范围创建数组

NumPy - 从数字范围创建数组

了解如何从数字范围创建数组。

numpy.arange

此函数返回一个对象ndarray，其值在给定范围内等距。构建器

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

接受以下参数：

以下示例展示了如何使用此功能：

示例 1

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

结果如下：

[0  1  2  3  4]

示例 2

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

结果如下： ‾a ♽ 输出如下这个：

[10  12  14  16  18]

numpy .linspace

这个函数类似于arange()。在这项工作中，确定的是图之间的平行距离的数量，而不是步长。使用该功能的方法如下。 Builder

numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)

接受以下参数：

的数据类型以下示例显示❀的linspace函数。

示例 1

import numpy as np
x = np.linspace(10,20,5)  
print x

输出如下：

[10.   12.5   15.   17.5  20.]

示例 2

# 将 endpoint 设为 false
import numpy as np
x = np.linspace(10,20,  5, endpoint =  False)  
print x

输出如下：

[10.   12.   14.   16.   18.]

示例 350numpy.logspace

该函数为返回一个对象 重复 ，数字之间以对数刻度分隔。标度的起点和终点为底数的幂，通常为 10。

numpy.logscale(start, stop, num, endpoint, base, dtype)

logspace 的输出由以下参数定义：

序列号	参数和说明
1.”♻base ** 开始
2.	stop 最后一个值为 base ** stop
3.	num 默认数字为 50
4.	端点 如果真，终端值包含在输出编号
5.♻5 中。对数空间，默认为 10
6。	dtype 文件编号的数据类型，如果未提供，则取决于其他参数

以下示例展示了 logspace 的使用。

示例1

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

结果如下：

[ 10.           12.91549665     16.68100537      21.5443469  27.82559402      
  35.93813664   46.41588834     59.94842503      77.42636827    100.    ]

示例2

# 将对数空间的底数设置为 2  
import numpy as np
a = np.logspace(1,10,num =  10,  base  =  2)  
print a

结果如下：

[ 2.     4.     8.    16.    32.    64.   128.   256.    512.   1024.]