锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

Numpy使用数值范围创建数组示例

PythonIT知识数组

本文概述

  • numpy.range
  • NyPy.linspace
  • numpy.logspace
本节的这一节说明如何使用给定的指定范围创建numpy数组。
numpy.range它通过使用给定间隔内的均匀间隔的值来创建数组。下面给出了使用该函数的语法。
numpy.arrange(start, stop, step, dtype)

它接受以下参数。
  1. start：间隔的开始。默认值为0。
  2. 停止：表示间隔结束处的值(不包括此值)。
  3. 步长：间隔值更改的数字。
  4. dtype：numpy数组项的数据类型。
组
例子
import numpy as nparr = np.arange(0, 10, 2, float)print(arr)

输出
[0. 2. 4. 6. 8.]

例子
import numpy as nparr = np.arange(10, 100, 5, int)print("The array over the given range is ", arr)

输出
The array over the given range is[10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95]

NyPy.linspace它类似于排列功能。但是, 它不允许我们在语法中指定步长。
取而代之的是, 它仅返回指定时间段内均匀分隔的值。系统隐式计算步长。
语法在下面给出。
numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)

它接受以下参数。
  1. start：代表间隔的起始值。
  2. 停止：表示间隔的停止值。
  3. num：要生成的间隔内均匀分布的样本数。默认值为50。
  4. 端点：其真值指示停止值包含在间隔中。
  5. rettstep：这必须是布尔值。表示连续数字之间的步骤和样本。
  6. dtype：代表数组项的数据类型。
例子
import numpy as nparr = np.linspace(10, 20, 5)print("The array over the given range is ", arr)

输出
The array over the given range is[10.12.5 15.17.5 20.]

例子
import numpy as nparr = np.linspace(10, 20, 5, endpoint = False)print("The array over the given range is ", arr)

输出
The array over the given range is[10. 12. 14. 16. 18.]

numpy.logspace它通过使用在对数刻度上均匀分隔的数字来创建数组。
语法在下面给出。
numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)

它接受以下参数。
  1. start：代表间隔的起始值。
  2. 停止：代表区间的停止值。
  3. num：范围之间的值数。
  4. 端点：这是布尔类型值。它将stop表示的值作为间隔的最后一个值。
  5. base：它表示日志空间的基础。
  6. dtype：代表数组项的数据类型。
例子
import numpy as nparr = np.logspace(10, 20, num = 5, endpoint = True)print("The array over the given range is ", arr)

输出
The array over the given range is[1.00000000e+10 3.16227766e+12 1.00000000e+15 3.16227766e+17 1.00000000e+20]

例子
import numpy as nparr = np.logspace(10, 20, num = 5, base = 2, endpoint = True)print("The array over the given range is ", arr)

【Numpy使用数值范围创建数组示例】输出
The array over the given range is[1.02400000e+03 5.79261875e+03 3.27680000e+04 1.85363800e+05 1.04857600e+06]

    推荐阅读


    上一篇：NumPy数组迭代实例详解

    下一篇：numpy.asarray()函数