在 Numpy 中返回给定区间内等距的值
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/2 11:52:17
使用 numpy.arange() 方法创建一个包含 int 元素的数组。第一个参数是"start"，即区间的起始值。第二个参数是"end"，即区间的终止值。 第三个参数是值之间的间隔。默认步长为 1。
值在半开区间 [start, stop] 内生成。对于整数参数，该函数相当于 Python 内置的 range 函数，但返回的是 ndarray 而不是列表。
stop 是区间的终止值。区间不包含此值，除非在某些情况下 step 不是整数，并且浮点舍入会影响 out 的长度。step 是值之间的间隔。对于任何输出 out，这是两个相邻值之间的距离，out[i+1] - out[i]。默认步长为 1。如果将 step 指定为位置参数，则还必须指定 start。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
你需要使用 numpy.arange() 方法创建一个包含 int 元素的数组 −
arr = np.arange(10, 20)
print("数组...
", arr)
显示数组 −
print("
数组类型...
", arr.dtype)
获取数组类型 −
print("
数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的维数: −
print("
数组维度...
",arr.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
获取数组元素的数量 −
print("
数组中元素的数量...
",arr.size)
示例
import numpy as np
# 使用 numpy.arange() 方法创建一个包含 int 元素的数组
# 第一个参数是"start"，即区间的起始位置
# 第二个参数是"end"，即区间的结束位置
# 第三个参数是值之间的间隔。默认步长为 1
arr = np.arange(10, 20)
print("数组...
", arr)
# 获取数组类型
print("
数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
# 获取数组元素的数量
print("
数组中元素的数量...
",arr.size)
输出
数组... [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] 数组类型... int64 数组维度... 1 我们的数组形状... (10,) 数组中元素的数量... 10
