NumPy 從數值範圍建立陣列

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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