NumPy 從數值範圍建立陣列

2022-08-24 08:36:17 字數 3093 閱讀 7603

numpy 包中的使用 arange 函式建立數值範圍並返回 ndarray 物件,函式格式如下:

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

根據 start 與 stop 指定的範圍以及 step 設定的步長,生成乙個 ndarray。

引數說明:

引數 描述

start 起始值,預設為0

stop 終止值(不包含)

step 步長,預設為1

dtype 返回ndarray的資料型別,如果沒有提供,則會使用輸入資料的型別。

import numpy as

npc = np.arange(2,50,2

)print(c)

# 結果[ 2

46810

1214

1618

2022

2426

2830

3234

3638

4042

4446

48]

numpy.linspace 函式用於建立乙個一維陣列,陣列是乙個等差數列構成的,格式如下:

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=true, retstep=false, dtype=none)

引數說明:

引數 描述

start 序列的起始值

stop 序列的終止值,如果endpoint為true,該值包含於數列中

num 要生成的等步長的樣本數量,預設為50

endpoint 該值為

true

時,數列中中包含stop值,反之不包含,預設是true。

retstep 如果為 true 時,生成的陣列中會顯示間距,反之不顯示。

dtype ndarray 的資料型別

import numpy as

npd = np.linspace(2,60,10,endpoint=true,retstep=true,dtype=float

)f = np.linspace(2,60,10,endpoint=false,retstep=false,dtype=float

)print('d

',d)

print('f

',f)

#結果d (array([

2. , 8.44444444, 14.88888889, 21.33333333, 27.77777778

,

34.22222222, 40.66666667, 47.11111111, 53.55555556, 60. ]), 6.444444444444445

)f [

2. 7.8

13.6

19.4

25.2

31. 36.8

42.6

48.4

54.2]

numpy.logspace 函式用於建立乙個於等比數列。格式如下:

np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=true, base=10.0, dtype=none)

base

引數意思是取對數的時候 log 的下標。

引數 描述

start 序列的起始值為:

base **start

stop 序列的終止值為:

base **stop。如果endpoint為true,該值包含於數列中

num 要生成的等步長的樣本數量,預設為50

endpoint 該值為

true

時,數列中中包含stop值,反之不包含,預設是true。

base

對數 log 的底數。

dtype ndarray 的資料型別

import numpy as

npg = np.logspace(0,4,base=3

)h = np.logspace(0,4,5,base=3

)print(g)

print(h)

# 結果:

[ 1. 1.09382709

1.1964577

1.30871784

1.43151102

1.56582553

1.71274238

1.873444

2.0492238

2.2414965

2.45180959

2.68185574

2.93348645

3.20872694

3.50979244

3.83910604

4.19931818

4.59332797

5.02430655

5.4957226

6.01137024

6.5753996

7.19235019

7.86718746

8.60534274

9.41275698

10.29592855

11.26196554

12.31864296

13.47446535

14.73873518

16.12162777

17.63427314

19.28884562

21.09866182

23.0782878

25.24365632

27.61219506

30.20296688

33.03682329

36.13657218

39.52716149

43.23587991

47.29257658

51.72990128

56.58356723

61.89263852

67.6998445

74.05192371

81. ]

[ 1. 3. 9. 27. 81.]

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