NumPy 从数值范围创建新数组-Python扩展程序库 -- NumPy-编程文章分享

本文学习如何从数值范围创建数组

numpy.arange

numpy 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)

函数接受下列参数：

序号	参数及描述
1.	`start` 范围的起始值，默认为`0`
2.	`stop` 范围的终止值(不包含)
3.	`step` 两个值的间隔，默认为`1`
4.	`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。

根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray。

import numpy as np

x = np.arange(6)
print(x) # [0 1 2 3 4 5]

# 设置 dtype
x = np.arange(6, dtype = float)
print (x) # [0. 1. 2. 3. 4. 5.]

# 设置起始值、终止值及步长
x = np.arange(10,22,2)
print (x) # [10 12 14 16 18 20]

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，函数格式如下：

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

函数接受下列参数：

序号	参数及描述
1.	`start` 序列的起始值
2.	`stop` 序列的终止值，如果`endpoint`为`true`，该值包含于序列中
3.	`num` 要生成的等间隔样例数量，默认为`50`
4.	`endpoint` 序列中是否包含`stop`值，默认为`ture`
5.	`retstep` 如果为`true`，返回样例，以及连续数字之间的步长
6.	`dtype` 输出`ndarray`的数据类型

import numpy as np

# 设置起始点为 1 ，终止点为 10，数列个数为 10
a = np.linspace(1,10,10)
print(a) # [ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

# 元素全部是1的等差数列
a = np.linspace(1,1,10)
print(a) # [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

# endpoint 设为 false，不包含终止值
# 将 endpoint 设为 true，则会包含 20
a = np.linspace(10, 20, 5, endpoint = False)
print(a) # [10. 12. 14. 16. 18.]

# 设置间距
a = np.linspace(1, 10, 10, retstep = True)
print(a) # (array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.]), 1.0)

# 拓展
b = np.linspace(1, 10, 10).reshape([10, 1])
print(b)
# [[ 1.]
#  [ 2.]
#  [ 3.]
#  [ 4.]
#  [ 5.]
#  [ 6.]
#  [ 7.]
#  [ 8.]
#  [ 9.]
#  [10.]]

numpy.logspace

numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。

即在对数刻度上均匀分布的数字，刻度的开始和结束端点是某个底数的幂，通常为 10。

格式如下：

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

函数参数如下：

序号	参数及描述
1.	`start` 起始值是`base ** start`
2.	`stop` 终止值是`base ** stop`
3.	`num` 范围内的数值数量，默认为`50`
4.	`endpoint` 如果为`true`，终止值包含在输出数组当中
5.	`base` 对数空间的底数，默认为`10`
6.	`dtype` 输出数组的数据类型，如果没有提供，则取决于其它参数

base 参数意思是取对数的时候 log 的下标。

import numpy as np

# 默认底数是 10
a = np.logspace(1.0, 2.0, num = 10)
print (a)
# [ 10.          12.91549665  16.68100537  21.5443469   27.82559402
#   35.93813664  46.41588834  59.94842503  77.42636827 100.        ]

# 对数的底数设置为 2
a = a = np.logspace(0,9,10,base=2)
print (a) # [  1.   2.   4.   8.  16.  32.  64. 128. 256. 512.]

NumPy 从数值范围创建新数组

numpy.arange

numpy.linspace

numpy.logspace

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