Python中的np.arange

在Python的数据处理和科学计算过程中，经常需要使用到连续的数字序列。这时候我们可以使用Python的np.arange函数来生成一个连续的数字序列。它类似于Python的range函数，但是可以处理浮点数，并且可以直接创建NumPy数组。

函数签名

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

参数

• start: 序列起始值，默认值是0。
• stop: 序列结束值，不包括该值。
• step: 序列步长，默认值是1。
• dtype: 所返回数组的数据类型，默认值是None。

返回值

连续数字的NumPy数组。

代码示例

import numpy as np

# 生成从0到9的整数序列
a = np.arange(10)
print(a)
# 输出：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

# 生成从2到10的整数序列，步长为2
b = np.arange(2, 11, 2)
print(b)
# 输出：[ 2  4  6  8 10]

# 生成从0到1的浮点数序列，步长为0.1
c = np.arange(0, 1, 0.1, dtype=np.float32)
print(c)
# 输出：[0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

注意事项

• stop值不包含在序列中。
• 若step参数为浮点数，则序列中的元素数量可能会比预期要多一些。
• 在Python 3中，range函数是类似于Python 2中的xrange函数，即会节省空间，只记录起止值和步长这三个变量，而不会像Python 2中的range一样直接生成一个完整的列表。而np.arange函数总是生成一个完整的数组，若需要和Python 3中的range函数一样，可以使用np.linspace函数。