python机器学习基础之np.arange函数

本文介绍了Python中numpy库的np.arange()函数,详细解析了该函数在不同参数个数下的用法,包括默认起点、终点和步长的情况。通过实例展示了如何生成不同步长的数列,如从0到3的0.1步长序列。

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1.返回值: np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列,如[1,2,3,4,5],起点是1,终点是5,步长为1。

2.参数个数情况: np.arange()函数分为一个参数,两个参数,三个参数三种情况

1)一个参数时,参数值为终点,起点取默认值0,步长取默认值1。

2)两个参数时,第一个参数为起点,第二个参数为终点,步长取默认值1。

3)三个参数时,第一个参数为起点,第二个参数为终点,第三个参数为步长。其中步长支持小数。

例子:

例子1:一个参数 默认起点0,步长为1 输出:
[0 1 2]

a = np.arange(3)

例子2:两个参数 默认步长为1 输出
[3 4 5 6 7 8]

a = np.arange(3,9)

例子3:三个参数 起点为0,终点为4,步长为0.1 输出
[ 0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2. 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9]

a = np.arange(0, 3, 0.1)

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