NumPy创建区间数组

所谓区间数组，是指数组元素的取值位于某个范围内，并且数组元素之间可能会呈现某种规律，比如等比数列、递增、递减等。

为了方便科学计算，Python NumPy 支持创建区间数组。

1. numpy.arange()

在 NumPy 中，您可以使用 arange() 来创建给定数值范围的数组，语法格式如下：

参数说明见下表：

根据start与stop指定的范围以及step步长值，生成一个 ndarray 数组，示例如下。

import numpy as np
x = np.arange(8) 
print (x)

输出结果如下所示：

设置 start 、stop 值以及步长，最终输出 0-10 中的奇数：

import numpy as np
x = np.arange(1,10,2) 
print (x)

输出结果如下所示：

2. numpy.linspace()

表示在指定的数值区间内，返回均匀间隔的一维等差数组，默认均分 50 份，语法格式如下：

参数说明如下：

• start：代表数值区间的起始值；
• stop：代表数值区间的终止值；
• num：表示数值区间内要生成多少个均匀的样本。默认值为 50；
• endpoint：默认为 True，表示数列包含 stop 终止值，反之不包含；
• retstep：默认为 True，表示生成的数组中会显示公差项，反之不显示；
• dtype：代表数组元素值的数据类型。

示例如下：

import numpy as np
#生成10个样本
a = np.linspace(1,10,10)
print(a)

输出结果：

下面示例是 endpoint 为 Fasle 时，此时不包含终止值：

import numpy as np 
arr = np.linspace(10, 20, 5, endpoint = False) 
print("数组数值范围 ：",arr)

输出结果如下：

retstep 参数使用示例如下：

import numpy as np
x = np.linspace(1,2,5, retstep = True)
print(x)

输出结果如下，其中 0.25 为等差数列的公差：

3. numpy.logspace

该函数同样返回一个 ndarray 数组，它用于创建等比数组，语法格式如下：

其中 base 代表对数函数的底数，默认为 10，参数详细说明见下表：

使用示例如下：

import numpy as np
a = np.logspace(1.0,2.0, num = 10)
print (a

输出结果：

下面是 base = 2 的对数函数，示例如下：

import numpy as np
a = np.logspace(1,10,num = 10, base = 2)
print(a)

输出结果: