np.arange()和 range()的用法及区别

本文详细解析了numpy.arange()函数的工作原理,以及其与Python内置的range()函数的区别,包括参数设置、步长支持、返回类型和适用场景。重点介绍了非整数步长和linspace()函数的用法,以及range()的多种参数组合实例。
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np.arange()

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6,步长为1。
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
     
# 一个参数 默认起点0,步长为1 输出:[0 1 2 3 4 5]
a = np.arange(5)

# 两个参数 默认步长为1 输出[3 4 5]
a = np.arange(3,6)

# 三个参数 起点为0,终点为3,步长为0.5 输出[ 0.   0.5   1.   1.5   2.   2.5]
a = np.arange(0, 3, 0.5)

当使用非整数步长(如0.1)时,结果往往不一致。这些情况下最好使用linspace。

>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
array([ 2. ,  2.2,  2.4,  2.6,  2.8])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
(array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ]), 0.25)

range()

函数语法:
range(stop)
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,默认为1。例如:range(0, 5) 等价于 range(0, 5, 1)
>>>range(5)
range(0, 5)
>>> for i in range(5):
...     print(i)
... 
0
1
2
3
4
>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(range(0))
[]

有两个参数或三个参数的情况(第二种构造方法):

>>>list(range(0, 30, 5))
[0, 5, 10, 15, 20, 25]
>>> list(range(0, 10, 2))
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> list(range(0, -10, -1))
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
>>> list(range(1, 0))
[]

注意range()和np.arange()区别

arange()是Numpy中的函数,它和python自带函数range()的功能貌似比较相同。但是range()和np.arange()有一些区别:

  1. range()和np.arange()的返回类型不同,range()返回的是range这个object,而np.arange()返回的是ndarray类型;
  2. range()不支持步长为小数,而np.arange()支持步长(step)为小数;
  3. range()和np.arange()都可用于迭代;
  4. range()和np.arange()都有三个参数,以第一个参数为起点,第三个参数为步长,截止到第二个参数之前的不包括第二个参数的数据序列。
  5. range()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。
     
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<think>嗯,用户想了解NumPy中linspacearange区别用法。我先得回忆这两个函数的基本定义。记得arange类似于Python的range,但支持浮点数,而linspace是生成指定数量的均匀间隔数值。 首先,用户可能想知道它们的基本参数。arange的参数是start, stop, step,而linspace的参数是start, stop, num。需要指出的是arange在遇到浮点步长时可能会有精度问题,而linspace因为指定了元素数量,所以更稳定。 然后,应用场景的区别也很重要。比如,arange适合已知步长的情况,而linspace适合需要固定点数的情况,比如绘图时的横坐标生成。需要举例子说明两者的不同输出,比如当stop不被包含时,arange可能在stop之前停止,而linspace会根据endpoint参数决定是否包含终点。 还要提到性能方面,虽然两者差异不大,但根据需求选择合适的函数更高效。比如,当需要精确控制元素数量时,用linspace更好,避免arange因精度问题导致元素数量不符。 用户可能还会关心为什么有时候推荐用linspace代替arange,尤其是在处理浮点数时。引用中的资料提到linspace可以避免精度损失,这点需要强调,并给出示例,比如用0.1的步长时arange可能因为浮点误差少一个元素。 最后,总结两者的对比,帮助用户快速选择。同时,生成的相关问题要覆盖参数、替代方案、精度影响等,确保用户能进一步探索。</think>### NumPy中`linspace`与`arange`的区别用法 #### 1. **功能与参数对比** - **`numpy.arange`** 生成**固定步长**的序列,参数为:`start`, `stop`, `step`。 **示例**: $$ \text{arange(start, stop, step)} $$ 例如,`np.arange(0, 5, 1)` 生成 `[0,1,2,3,4]`。 - **特点**:当`step`为浮点数时,可能因精度问题导致最后一个元素未达到`stop`值[^2]。 - **`numpy.linspace`** 生成**固定数量**的均匀分布数值,参数为:`start`, `stop`, `num`。 **示例**: $$ \text{linspace(start, stop, num)} $$ 例如,`np.linspace(0, 5, 5)` 生成 `[0., 1.25, 2.5, 3.75, 5.]`。 - **特点**:默认包含`stop`值,可通过`endpoint=False`调整[^1]。 --- #### 2. **关键差异** | 特性 | `arange` | `linspace` | |--------------------|-----------------------------|-----------------------------| | **参数依赖** | 步长(`step`) | 元素数量(`num`) | | **包含`stop`值** | 通常不包含 | 默认包含 | | **浮点精度稳定性** | 可能因步长精度丢失元素[^2] | 避免精度问题,输出更稳定 | | **适用场景** | 已知步长的序列生成 | 需要精确控制元素数量的场景 | --- #### 3. **示例对比** - **生成0到1的5个点** ```python import numpy as np # arange示例(可能不包含终点) arr_arange = np.arange(0, 1.1, 0.2) # 输出: [0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0] # linspace示例(默认包含终点) arr_linspace = np.linspace(0, 1, 5) # 输出: [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0] ``` - **浮点精度问题** 使用`arange(0, 1, 0.1)`可能因浮点误差生成`[0.0, 0.1, ..., 0.9]`(共10个元素),而`linspace(0, 1, 11)`会稳定生成11个元素[^2]。 --- #### 4. **如何选择?** - 需要**固定步长** ➔ `arange`(注意浮点问题)。 - 需要**固定元素数量** ➔ `linspace`(如绘图横坐标)。 - 需包含终点 ➔ `linspace`或调整`arange`的`stop`值。 ---
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