NumPy 从数值范围创建数组,这一章节我们将学习如何从数值范围创建数组,可以使用numpy.arange
根据指定范围创建数组,numpy.linspace
创建等比数列数组,numpy.logspace
创建等差数列数组。
numpy.arange
numpy.arange 根据 [start,stop)
指定的范围,以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray对象。
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
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。 |
实例1:生成 0 到 5 的数组
import numpy as np
x = np.arange(5)
print (x)
输出结果如下:
[0 1 2 3 4]
实例2:设置返回类型位 float
import numpy as np
# 设置了 dtype
x = np.arange(5, dtype=float)
print (x)
输出结果如下:
[0. 1. 2. 3. 4.]
实例3:设置了起始值start、终止值stop及步长step
import numpy as np
x = np.arange(10,20,2)
print (x)
输出结果如下:
[10 12 14 16 18]
numpy.linspace
numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组,该数组是一个等差数列构成的,函数格式如下:
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 ture 时,数列中中包含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 |
实例1:用到三个参数,设置起始点为 1 ,终止点为 10,数列个数为 10。
import numpy as np
a = np.linspace(1,10,10)
print(a)
输出结果为:
[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
实例2:设置元素全部是1的等差数列
import numpy as np
a = np.linspace(1,1,10)
print(a)
输出结果为:
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
实例3:将 endpoint 设为 false,不包含终止值
import numpy as np
a = np.linspace(10, 20, 5, endpoint = False)
print(a)
输出结果为:
[10. 12. 14. 16. 18.]
注:将 endpoint 设为 true,则会包含 20。
实例4:以下实例设置间距
import numpy as np
a =np.linspace(1,10,10,retstep=True)
print(a)
# 拓展例子
b =np.linspace(1,10,10).reshape([10,1])
print(b)
输出结果为:
(array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]), 1.0)
[[ 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。函数格式如下:
np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
等比数列,值得注意的是:start和stop是数列的下标值,他们的底数是base
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 ture 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 |
实例1
import numpy as np
# 默认底数是 10
a = np.logspace(1.0, 2.0, num = 10)
print (a)
输出结果为:
[ 10. 12.91549665 16.68100537 21.5443469 27.82559402
35.93813664 46.41588834 59.94842503 77.42636827 100. ]
实例2:将对数的底数设置为 2
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.]