python学习杂记——生成序列的方法range()、numpy.arange()、numpy.linspace()和numpy.logspace()
2022/5/27 1:20:06
本文主要是介绍python学习杂记——生成序列的方法range()、numpy.arange()、numpy.linspace()和numpy.logspace(),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
摘自菜鸟教程
1 range()
range(stop) range(start, stop[, step])
参数说明:
- start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range(5)等价于range(0, 5);
- stop: 计数到 stop 结束,但不包括 stop。例如:range(0, 5) 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
- step:步长,默认为1。例如:range(5)等价于 range(0, 5) 等价于 range(0, 5, 1)
2 numpy.arange
numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象,函数格式如下:
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray。
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
start |
起始值,默认为0 |
stop |
终止值(不包含) |
step |
步长,默认为1 |
dtype |
返回ndarray 的数据类型,如果没有提供,则会使用输入数据的类型。 |
3 numpy.linspace
numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组,数组是一个等差数列构成的,格式如下:
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
参数说明:
参数 | 描述 |
---|---|
start |
序列的起始值 |
stop |
序列的终止值,如果endpoint 为true ,该值包含于数列中 |
num |
要生成的等步长的样本数量,默认为50 |
endpoint |
该值为 true 时,数列中包含stop 值,反之不包含,默认是True。 |
retstep |
如果为 True 时,生成的数组中会显示间距,反之不显示。 |
dtype |
ndarray 的数据类型 |
以下实例用到三个参数,设置起始点为 1 ,终止点为 10,数列个数为 10。
4 numpy.logspace
numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。格式如下:
np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
base 参数意思是取对数的时候 log 的下标。
参数 | 描述 |
---|---|
start |
序列的起始值为:base ** start |
stop |
序列的终止值为:base ** stop。如果endpoint 为true ,该值包含于数列中 |
num |
要生成的等步长的样本数量,默认为50 |
endpoint |
该值为 true 时,数列中中包含stop 值,反之不包含,默认是True。 |
base |
对数 log 的底数。 |
dtype |
ndarray 的数据类型 |
将对数的底数设置为 2 :
实例
import numpy as np a = np.logspace(0,9,10,base=2) print (a)输出如下:
[ 1. 2. 4. 8. 16. 32. 64. 128. 256. 512.]
这篇关于python学习杂记——生成序列的方法range()、numpy.arange()、numpy.linspace()和numpy.logspace()的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-05-08有遇到过吗?同样的规则 Excel 中 比Python 结果大
- 2024-03-30开始python成长之路
- 2024-03-29python optparse
- 2024-03-29python map 函数
- 2024-03-20invalid format specifier python
- 2024-03-18pool.map python
- 2024-03-18threads in python
- 2024-03-14python Ai 应用开发基础训练,字符串,字典,文件
- 2024-03-13id3 algorithm python
- 2024-03-13sum array elements python