Numpy 从数值范围创建数组

numpy.包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下：

numpy.arange(start, stop, step, stype)

根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray：

参数	描述
start	起始值， 默认为 0
stop	终止值（不包含）
step	步长， 默认为 1
dtype	返回 ndarray 的数据类型， 如果没有提供， 则会创建使用输入数据的类型

实例：

import numpy as np

x = np.arange(5)
print(x)

输出结果：
[1 2 3 4 5]


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

输出结果如下：
[0. 1. 2. 3. 4. 5.]

设置l起始值，终止值及步长：
import numpy as np
x = np.arange(10, 20, 2)
print(x)

输出如下结果：
[10 12 14 16 18]

numpy.linspace

numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组， 数组是一个等差数列构成的，格式如下：

np.linspace(start, stop, num= 50, endpoint = True, restep = False, dtype = None)

参数	描述
start	序列的起始值
stop	序列的终止值， 如果endpoint 为 True， 该值包含在数列中
num	要生成的步长的样本的数量， 默认为 50
edpoint	该值为 True时，数列中包含stop值，反之不包含， 默认是True
restep	如果为True时， 生成的数组中会显示间距， 反之不显示
dtype	ndarray 的数据类型

实例：
import numpy as np
a = np.linspace(1, 10, 10)
print(a)

输出的结果为：

[1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]


设置元素全部是 1 的等差数列：
import numpy as np
a = np.linspace(1, 1, 10)
print(a)

输出结果为：
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]