Numpy多重范围 / np.arange

在本文中，我们将介绍Numpy库中的多重范围（Multiple Ranges）和np.arange函数的使用方法，以及它们在数据科学和机器学习中的应用。

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多重范围

多重范围是指一个一维数组中包含多个单调递增的子序列。例如，一个由[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]组成的一维数组，可以被分割成[0, 1, 2, 3]和[5, 6, 7, 8, 9]两个子序列，它们都是单调递增的。

Numpy库提供了一种有效的方法来实现多重范围，即使用np.split函数。np.split函数可以将一个一维数组按照指定的索引或分割点进行分割，返回分割后的子数组列表。

例如，我们可以将[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照[4, 5, 9]进行分割：

import numpy as np

arr = np.arange(10)
subarrays = np.split(arr, [4, 5, 9])
print(subarrays)

输出结果为：

[array([0, 1, 2, 3]), array([4]), array([5, 6, 7, 8]), array([9])]

np.split函数的第一个参数是要进行分割的一维数组，第二个参数是指定的分割点，它是一个整数列表。在本例中，我们将[4, 5, 9]作为分割点，np.split函数将[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]分割为四个子数组。

多重范围在处理时间序列数据时非常有用。例如，我们可以将一天中的时间分成三个阶段：早上、下午和晚上。我们可以用以下方式来表示：

import numpy as np

hours = np.arange(24)
ranges = np.split(hours, [9, 15, 21])
print(ranges)

输出结果为：

[array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]), array([ 9, 10, 11, 12, 13, 14]), array([15, 16, 17, 18, 19, 20]), array([21, 22, 23])]

在这个例子中，我们将一天的24个小时分成了早上、下午和晚上三个阶段。

np.arange函数

np.arange函数是Numpy库中的一个重要函数，它可以创建一维数组，并可以指定数组的起始值、终止值和步长。

np.arange的用法如下：

np.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)

其中，start表示起始值，默认为0；stop表示终止值，不包含在结果中；step表示步长，默认为1；dtype表示数据类型，默认为np.int64。

例如，我们可以创建一个从0到9的整数数组：

import numpy as np

arr = np.arange(10)
print(arr)

输出结果为：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

我们也可以创建一个从3到18，步长为3的数组：

import numpy as np

arr = np.arange(3, 21, 3)
print(arr)

输出结果为：

[ 3  6  9 12 15 18]

np.arange函数在数据科学和机器学习中非常重要，因为它可以用来生成输入特征数据和标签数据。例如，我们可以生成一个包含1到100的整数数组，并将其中的偶数作为输入特征（Features），将其中的奇数作为标签（Labels）：

import numpy as np

arr = np.arange(1, 101)
features = arr[arr % 2 == 0]
labels = arr[arr % 2 != 0]
print("Features:", features)
print("Labels:", labels)

输出结果为：

Features: [ 2  4  6  8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48
 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96
 98 100]

Labels: [ 1  3  5  7  9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47
 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95
 97 99]

在这个例子中，我们使用了np.arange函数生成了一个包含1到100的整数数组。我们将数组中的偶数作为输入特征，将奇数作为标签。这个例子虽然简单，但可以帮助我们理解np.arange函数在机器学习中的用途。