如何使用 NumPy Arrange 创建线性增加的值序列?
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NumPy 是一个广泛用于数值计算和科学数据分析的 Python 库。NumPy 最常用的函数之一是"numpy.arange()"，它创建具有给定开始、停止和步长的线性增加的值序列。在本教程中，我们将研究如何使用"numpy.arange()"生成线性增加的值序列。我们将说明三个具有不同步骤的线性排列值的示例。
在本教程中，我们将学习使用 NumPy 排列创建线性增加的值序列。我们将使用 NumPy，这是一个著名的 Python 库。
语法
numpy.arange([start, ]stop, [step, ], dtype=None)
在此语法中，我们可以看到 start 是一个可选参数，指定序列的开始(默认为 0)，stop 是序列的结束，step 是值之间的间距(默认为 1)。 dtype 参数指定输出数组的数据类型。
示例
这是一个创建线性排列的值序列的简单示例。
import numpy as np print(np.arange(0, 10, 1)) print(np.arange(0, 20, 1)) print(np.arange(0, 30, 1))
在此示例中，我们首先导入了 numpy(一个 Python 库)，然后使用"numpy.arange()"函数创建一个从 0 到 29 线性增加的值序列，步长为 1。
输出
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29]
示例
下面是创建从 1.5 到 9.5 的线性值序列的示例，以 0.5 为增量。
import numpy as np print(np.arange(1.5, 2, 0.5)) print(np.arange(1.5, 3, 0.5)) print(np.arange(1.5, 4, 0.5)) print(np.arange(1.5, 5, 0.5)) print(np.arange(1.5, 6, 0.5)) print(np.arange(1.5, 7, 0.5)) print(np.arange(1.5, 8, 0.5)) print(np.arange(1.5, 9, 0.5)) print(np.arange(1.5, 10, 0.5))
输出
[1.5] [1.5 2. 2.5] [1.5 2. 2.5 3. 3.5] [1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5] [1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5] [1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5] [1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5 7. 7.5] [1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5 7. 7.5 8. 8.5] [1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5 7. 7.5 8. 8.5 9. 9.5]
示例
在此示例中，我们创建了一个线性序列，其值从 1 到 17，步长为 4。
import numpy as np print(np.arange(1, 11, 4)) print(np.arange(1, 12, 4)) print(np.arange(1, 13, 4)) print(np.arange(1, 14, 4)) print(np.arange(1, 15, 4)) print(np.arange(1, 16, 4)) print(np.arange(1, 17, 4)) print(np.arange(1, 18, 4)) print(np.arange(1, 19, 4))
输出
[1 5 9] [1 5 9] [1 5 9] [ 1 5 9 13] [ 1 5 9 13] [ 1 5 9 13] [ 1 5 9 13] [ 1 5 9 13 17] [ 1 5 9 13 17]
我们了解到"numpy.arange()"是一个功能强大的函数，可用于创建具有给定起始、终止和步长值的线性增加或减少序列。它是数值计算和科学数据分析的一个非常有用的工具，在科学和工程界得到广泛使用。通过理解"numpy.arange()"的语法和用法，开发人员可以根据计算需求创建复杂的值序列。
