python内置range()
使用python内置函数range()创建
import numpy as np
arr=np.array(range(10))
print('结果：\n',arr)
print('类型：',type(arr))
print('元素类型：',arr.dtype)
print('形状：',arr.shape)
执行结果：
结果：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
类型： <class 'numpy.ndarray'>
元素类型： int32
形状： (10,)
np.arange()函数
功能与 python内置range() 类似，根据 区间范围 和 步长，生成数组，数组的元素 是 均匀分布 的
语法
arange(start=0,stop,step=1,dtype)
参数
- start：起始值，默认为0
- stop：终止值（不包含）
- step：步长，默认为1
- dtype：元素类型
返回
ndarray对象
例子1
arr=np.arange(10)
# arr=np.arange(10,100,10,dtype=np.float)
print('结果：',arr)
print('类型：',type(arr))
print('元素类型：',arr.dtype)
print('形状：',arr.shape)
执行结果：
结果： [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
类型： <class 'numpy.ndarray'>
元素类型： int32
形状： (10,)
例子2
arr=np.arange(10,100,10,dtype=np.float)
print('结果：',arr)
print('类型：',type(arr))
print('元素类型：',arr.dtype)
print('形状：',arr.shape)
执行结果：
结果： [10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90.]
类型： <class 'numpy.ndarray'>
元素类型： float64
形状： (9,)
从10开始，到90截止，元素的间隔是10
np.linspace() 函数
根据 区间范围 和 元素个数，生成数组，数组的元素 是均匀分布 的
语法
linspace(start,stop,num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None,
axis=0)
参数说明
- start：表示从start开始生成
- stop：表示从stop结束生成
- num：默认值50，表示生成（均匀分布）多少个元素
- endpoint：默认值True，表示包含stop，为False表示不包含stop
- retstep：默认为False，表示只返回生成的结果。为True时返回 (
samples,step)，step表示步长 - dtype：输出的类型
- axis：生成几维数组
返回值
- samples : ndarray类型，生成的结果
- step : 步长，当形参
retstep=True时，才返回
例子1
import numpy as np
r=np.linspace(1,50)
print(r)
print(type(r))
执行结果：
[ 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. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36.
37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46. 47. 48. 49. 50.]
<class 'numpy.ndarray'>
默认生成一维数组，50个元素，并且50（范围截止）是包含的
例子2
在10-100范围内生成10个数字，返回数组，和步长
import numpy as np
arr,step=np.linspace(10,100,num=10, retstep=True)
print('结果：',arr)
print('步长：',step)
print('类型：',type(arr))
执行结果：
结果： [ 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100.]
步长： 10.0
类型： <class 'numpy.ndarray'>
例子3：生成二维数组
arr=np.linspace([1,10],[10,100],num=10)
print('结果：',arr)
print('类型',type(arr))
print('形状',arr.shape)
执行结果如下：
结果： [[ 1. 10.]
[ 2. 20.]
[ 3. 30.]
[ 4. 40.]
[ 5. 50.]
[ 6. 60.]
[ 7. 70.]
[ 8. 80.]
[ 9. 90.]
[ 10. 100.]]
类型 <class 'numpy.ndarray'>
形状 (10, 2)
生成10行2列的二维数组
例子4：生成二维数组
arr=np.linspace([1,10],[10,100],num=10,axis=1)
print('结果：',arr)
print('类型',type(arr))
print('形状',arr.shape)
执行结果如下：
结果： [[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
[ 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100.]]
类型 <class 'numpy.ndarray'>
形状 (2, 10)
生成2行10列的二维数组