numpy 创建具有范围内值的数组

在机器学习、数据分析等领域，我们经常需要创建一些具有一定范围内值的数组，例如 0 到 1 的随机数，或者从一维数组中取出一段特定范围的值。numpy 库提供了非常丰富的函数来帮助我们创建这样的数组。下面我们就来学习下最常用的几种方式。

使用 linspace 函数

linspace 函数可以用来在指定的范围内返回等间隔的数字。其语法如下：

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

参数说明：

• start：表示范围的起始值。
• stop：表示范围的结束值。
• num：表示需要返回的等间隔数字的个数，默认为 50。
• endpoint：表示是否包含结束值，True 表示包含，False 表示不包含，默认为 True。
• retstep：表示是否返回等间隔数字之间的步长，True 表示返回，False 表示不返回，默认为 False。
• dtype：表示返回数组的数据类型，默认为 None。

下面实现一个从 0 到 1 的等间隔数字列表：

import numpy as np

arr = np.linspace(0, 1, num=11)
print(arr)

输出结果：

[0.  , 0.1 , 0.2 , 0.3 , 0.4 , 0.5 , 0.6 , 0.7 , 0.8 , 0.9 , 1.  ]

可以看到，linspace 函数返回了从 0 到 1 共 11 个等间隔数字，包含了 0 和 1。

使用 arange 函数

arange 函数可以用来返回给定范围内的等距离数字。其语法如下：

numpy.arange(start, stop, step, dtype=None)

参数说明：

• start：表示范围的起始值。
• stop：表示范围的结束值（不包含）。
• step：表示等距离数字之间的距离大小。
• dtype：表示返回数组的数据类型，默认为 None。

下面实现一个从 0 到 1 的等距离数字列表：

import numpy as np

arr = np.arange(0, 1, 0.1)
print(arr)

输出结果：

[0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

使用 random 函数

random 函数可以用来生成指定形状的随机数数组。其语法如下：

numpy.random.random(size=None)

参数说明：

• size：表示数组的形状。

下面实现一个 1x10 的随机数数组：

import numpy as np

arr = np.random.random(size=(1, 10))
print(arr)

输出结果：

[[0.98525041 0.54083635 0.47173859 0.73918813 0.64848085 0.95444038
  0.56364346 0.74016631 0.16165958 0.25727697]]

可以看到，random 函数生成了一个形状为 (1, 10) 的随机数数组。

使用 slice 函数

slice 函数可以用来从一维数组中取出一段特定范围的值。其语法如下：

numpy.slice(arr, start, stop, step=None)

参数说明：

• arr：要操作的一维数组。
• start：表示范围的起始索引。
• stop：表示范围的结束索引（不包含）。
• step：表示取值的步长大小。

下面实现从一维数组中取出 2-5 索引范围内的值：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
s = slice(2, 5)

print(arr[s])

输出结果：

[3 4 5]

可以看到，slice 函数成功取出了一维数组中索引范围为 2-5 的数值。

总结

以上是 numpy 库中创建具有范围内值的数组的几种方式，分别是：

• linspace 函数
• arange 函数
• random 函数
• slice 函数

根据实际需求可以选择不同的方式创建数组，以提高代码的运行效率和代码的可读性。