NumPy创建区间数组

所谓区间数组，是指数组元素的取值位于某个范围内，并且数组元素之间可能会呈现某种规律，比如等比数列、递增、递减等。

为了方便科学计算，Python NumPy 支持创建区间数组。

1. numpy.arange()

在 NumPy 中，您可以使用 arange() 来创建给定数值范围的数组，语法格式如下：

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

参数说明见下表：

根据start与stop指定的范围以及step步长值，生成一个 ndarray 数组，示例如下。

import numpy as np
x = np.arange(8) 
print (x)

输出结果如下所示：

[0 1 2 3 4 5 6 7]

设置 start 、stop 值以及步长，最终输出 0-10 中的奇数：

import numpy as np
x = np.arange(1,10,2) 
print (x)

输出结果如下所示：

[1 3 5 7 9]

表示在指定的数值区间内，返回均匀间隔的一维等差数组，默认均分 50 份，语法格式如下：

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

参数说明如下：

示例如下：

import numpy as np
#生成10个样本
a = np.linspace(1,10,10)
print(a)

输出结果：

[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]

下面示例是 endpoint 为 Fasle 时，此时不包含终止值：

import numpy as np 
arr = np.linspace(10, 20, 5, endpoint = False) 
print("数组数值范围 ：",arr)

输出结果如下：

数组数值范围： [10. 12. 14. 16. 18.]

retstep 参数使用示例如下：

import numpy as np
x = np.linspace(1,2,5, retstep = True)
print(x)

输出结果如下，其中 0.25 为等差数列的公差：

(array([1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ]), 0.25)

该函数同样返回一个 ndarray 数组，它用于创建等比数组，语法格式如下：

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

其中 base 代表对数函数的底数，默认为 10，参数详细说明见下表：

使用示例如下：

import numpy as np
a = np.logspace(1.0,2.0, num = 10)
print (a)

输出结果：

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

下面是 base = 2 的对数函数，示例如下：

import numpy as np
a = np.logspace(1,10,num = 10, base = 2)
print(a)

输出结果:

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

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