range()于np.arrange()

Python—range()

语法： range(start, stop[, step])
参数说明：

start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;
stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
step：步长，可忽略不写、默认为1。例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5,

numpy.arange()

语法: np.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)
参数说明：

start:可忽略不写，默认从0开始;起始值
stop: 结束值；生成的元素不包括结束值
step: 可忽略不写，默认步长为1；步长
dtype: 默认为None，设置显示元素的数据类型

举例

>>>range(1,5)
range(1,5)
>>>tuple(range(1, 5))
(1, 2, 3, 4)
>>>list(range(1, 5))
[1, 2, 3, 4]

import numpy as np
nd1 = np.arange(5)   #array([0, 1, 2, 3, 4])
nd2 = np.arange(1,5)   #array([1, 2, 3, 4])
"""
上面两句等价于   nd2 = list(range(1,5))
"""
nd3 = np.arange(1,5,2)   #nd3 = np.arange(1,5,2)

"""
可以对生成的等差一维数组，进行重塑，使用的是reshape(行，列)

注意：对数组重塑后的元素个数不能大于原来本身的元素个数，不然会报错
比如说，nd2生成了四个元素，你要重塑（2,3）就是六个元素，会报错的
"""
nd2.reshape(2,2)     #array([[1, 2], [3, 4]])

区别：

1. range()返回的是range object，而np.nrange()返回的是numpy.adarray()，两者都是均匀地（evenly）等分区间；
2. range尽可用于迭代，而np.arange作用远不止于此，它是一个序列，可被当做向量使用
3. range()不支持步长为小数，np.arange()支持步长为小数

参考：https://www.jianshu.com/p/d7d3ae1f096f
https://blog.youkuaiyun.com/lanchunhui/article/details/49493633