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NumPy数值范围的数组

NumPy数值范围的数组

NumPy数值范围的数组

  Python是一种开源的面向对象语言。它具有许多功能。NumPy就是这样一种简化数组计算的包。如果您正在使用 Python 学习数据科学,那么 Numpy 工具包很重要。

NumPy数值范围的数组
NumPy数值范围的数组

  NumPy 的 arange 函数特别重要,它非常常见;会在很多数据科学代码中看到。本文晓得博客为你介绍NumPy数值范围的数组。

numpy.arange

  此函数返回一个ndarray对象,其中包含给定范围内的均匀间隔值。该函数的格式如下 –

numpy.arange(start, stop, step, dtype)
numpy.arange
NumPy数值范围的数组

  构造函数采用以下参数。

参数说明
start间隔的开始。如果省略,默认为 0
stop一个区间的结束(不包括这个数字)
step值之间的间距,默认为 1
dtype结果 ndarray 的数据类型。如果未给出,则使用输入的数据类型
import numpy as np

x = np.arange(5, dtype = float)
print(x)

  输出:

[1. 2. 3.]

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numpy.linspace

  此函数将缓冲区解释为一维数组。任何公开缓冲区接口的对象都用作返回ndarray的参数。

numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)
numpy.linspace
NumPy数值范围的数组

  构造函数采用以下参数

参数说明
start间隔的开始。如果省略,默认为 0
stop序列的结束值,如果端点设置为 true,则包含在序列中
num要生成的均匀间隔样本的数量。默认值为 50
endpoint默认情况下为真,因此停止值包含在序列中。如果为假,则不包括在内
retstep如果为真,则返回连续数字之间的样本和步长
dtype结果 ndarray 的数据类型。
import numpy as np

x = np.linspace(10,20, 5, endpoint = False)
print(x)

  输出:

[10. 12. 14. 16. 18.]

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numpy.logspace

  此函数从任何可迭代对象构建一个ndarray对象。此函数返回一个新的一维数组

numpy.logspace
NumPy数值范围的数组
numpy.logspace(start, stop, num, endpoint, base, dtype)
参数说明
start间隔的开始。如果省略,默认为 0
stop序列的结束值,如果端点设置为 true,则包含在序列中
num要生成的均匀间隔样本的数量。默认值为 50
endpoint如果为真,stop 是范围内的最后一个值
base日志空间的基数,默认为 10
dtype结果 ndarray 的数据类型。
import numpy as np

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

  输出:

[0. 1. 2. 3. 4.]

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总结

  以上是晓得博客为你介绍的NumPy数据转换数组的全部内容,希望对你的NumPy学习有所帮助,如有问题,欢迎留言探讨。

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