python内建数据结构range()和numpy.arange()

python range函数与numpy arange函数

两者区别：

1.range()返回的是range object，而np.arange()返回的是numpy.ndarray() 
　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。

2.range()不支持步长为小数，np.arange()支持步长为小数

3.两者都可用于迭代

4.两者都有三个参数，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 
某种意义上，和STL中由迭代器组成的区间是一样的，即左闭右开的区间。[first, last)或者不加严谨地写作[first:step:last)

方法介绍：

range 

range（开始，停止[，步骤] ）

这是一个用于创建包含算术进度的列表的通用函数。它最常用于for循环中。参数必须是普通整数。如果省略step参数，则默认为1。如果 省略start参数，则默认为0。完整表单返回普通整数列表。如果step 为正数，则最后一个元素是最大值小于 stop ; 如果step为负数，则最后一个元素是大于stop的最小元素。 步骤不能为零（否则 引发）。例：[start, start + step, start + 2 * step, ...]start + i * stepstart + i * stepValueError

>>> range(10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> range(1, 11)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> range(0, 30, 5)
[0, 5, 10, 15, 20, 25]
>>> range(0, 10, 3)
[0, 3, 6, 9]
>>> range(0, -10, -1)
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
>>> range(0)
[]
>>> range(1, 0)
[]

 

来源于：https://docs.python.org/2/library/functions.html#range

numpy.arange 

numpy的。arange （[ start，] stop，[ step，] dtype = None ）

在给定间隔内返回均匀间隔的值。

值在半开区间[开始， 停止]内生成 （换句话说，包括开始但不包括停止的区间）。对于整数参数，该函数等效于Python内置 范围函数，但返回的是ndarray而不是列表。

使用非整数步骤（例如0.1）时，结果通常不一致。最好在这些情况下使用linspace。

参数：	开始：数字，可选 间隔开始。间隔包括此值。默认起始值​​为0。 停止：数字 间隔结束。间隔不包括此值，除非在某些情况下，step不是整数，浮点舍入会影响out的长度。 步骤：数字，可选 值之间的间距。对于任何输出出来，这是两个相邻值之间的距离，进行[I + 1] - 出[I] 。默认步长为1.如果指定了step，则还必须给出start。 dtype：dtype 输出数组的类型。如果未给出dtype，则从其他输入参数推断数据类型。
返回：	类型：ndarray 均匀间隔值的数组。 对于浮点参数，结果的长度为 ceil（（stop - start）/ step）。由于浮点溢出，此规则可能导致out的最后一个元素大于stop。

>>> np.arange(3)
array([0, 1, 2])
>>> np.arange(3.0)
array([ 0.,  1.,  2.])
>>> np.arange(3,7)
array([3, 4, 5, 6])
>>> np.arange(3,7,2)
array([3, 5])

来源于：https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.arange.html

 

 

注意：python中for _ in range(10)与for i in range(10)

下划线表示 临时变量， 仅用一次，后面无需再用到

这两个其实是一样的，只是变量名字不一样，要是到变量名是要求用字母或者下划线开头的，这个正好只用了一个下划线而已；