NumPy - 来自数值范围的数组

简述

在本章中，我们将看到如何从数值范围创建数组。

numpy.arange

这个函数返回一个ndarray在给定范围内包含均匀间隔值的对象。该函数的格式如下 -


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

构造函数采用以下参数。

序号	参数及说明
1	start 间隔的开始。如果省略，默认为 0
2	stop 一个区间的结束（不包括这个数字）
3	step 值之间的间距，默认为 1
4	dtype 结果 ndarray 的数据类型。如果未给出，则使用输入的数据类型

以下示例显示了如何使用此功能。

示例 1


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

它的输出如下 -


[0  1  2  3  4]

示例 2


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

在这里，输出将是 -


[0.  1.  2.  3.  4.]

示例 3


# start and stop parameters set 
import numpy as np 
x = np.arange(10,20,2) 
print x

它的输出如下 -


[10  12  14  16  18]

numpy.linspace

这个功能类似于arange()功能。在此函数中，指定了间隔之间均匀间隔的值的数量，而不是步长。此功能的用法如下 -


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

构造函数采用以下参数。

序号	参数及说明
1	start 序列的起始值
2	stop 序列的结束值，如果端点设置为 true，则包含在序列中
3	num 要生成的均匀间隔样本的数量。默认值为 50
4	endpoint 默认情况下为真，因此停止值包含在序列中。如果为假，则不包括在内
5	retstep 如果为真，则返回连续数字之间的样本和步长
6	dtype 输出数据类型ndarray

下面的例子演示了使用linspace功能。

示例 1


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

它的输出将是 -


[10.   12.5   15.   17.5  20.]

示例 2


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

输出将是 -


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

示例 3


# find retstep value 
import numpy as np 
x = np.linspace(1,2,5, retstep = True) 
print x 
# retstep here is 0.25

现在，输出将是 -


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

numpy.logspace

这个函数返回一个ndarray包含在对数刻度上均匀分布的数字的对象。刻度的开始和结束端点是基数的索引，通常为 10。


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

以下参数确定的输出logspace功能。

序号	参数及说明
1	start 序列的起点是base ^start
2	stop 序列的最终值是碱基^停止
3	num 范围之间的值的数量。默认值为 50
4	endpoint 如果为真，stop 是范围内的最后一个值
5	base 日志空间的基数，默认为 10
6	dtype 输出数组的数据类型。如果未给出，则取决于其他输入参数

下面的例子将帮助你理解logspace功能。

示例 1


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

它的输出如下 -


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

示例 2


# set base of log space to 2 
import numpy as np 
a = np.logspace(1,10,num = 10, base = 2) 
print a

现在，输出将是 -


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