python中 range 与 arange 的用法与区别:

range() 和 arange() 函数都可以用于生成等间隔(等差)的序列,都可用于迭代。
两者的函数原型都有三个参数:
range([start,] stop, [step])
arange([start,] stop, [step])
start:可选参数,表示起始值,默认是0,结果包含起始值
stop:必须要有的参数,表示结束值,结果不包含结束值
step:可选参数,表示步长值,默认是1

区别:
range() 是 python 的自带函数;
arange() 是 numpy 模块中的函数,使用时需要先导入 numpy 模块。

range() 的参数只能是 int 类型;
arange() 的参数既可以是 int 类型,也可以是 float 类型。

range() 的返回结果是一个整数list(注:本文是基于python2环境,如果是在python3环境下的话,返回的是 list对象,即range.object);
arange() 的返回结果是一个 ndarray对象

例子:
1、range()函数:

>>>range(5)	            # 一个参数:结束值5,起始值默认0,步长值默认1
[0, 1, 2, 3, 4]         # list类型,包含起始值,不包含结束值5

>>>range(1, 5)	        # 两个参数:起始值1,结束值5,步长值默认1
[1, 2, 3, 4]

>>>range(1, 5, 2)	    # 三个参数:起始值1,结束值5,步长值2
[1, 3]

>>>range(1, -5, -1)	    # 参数是负数
[1, 0, -1, -2, -3, -4]

2、arange()函数:

>>>from numpy import *	    # 先导入numpy模块

>>>arange(5)	            # 一个参数:结束值5,起始值默认0,步长值默认1
array([0, 1, 2, 3, 4])      # ndarray类型,包含起始值,不包含结束值

>>>arange(1, 5)	            # 两个参数:起始值1,结束值5,步长值默认1
array([1, 2, 3, 4])

>>>arange(1, 5, 2)	        # 三个参数:起始值1,结束值5,步长值2
array([1, 3])

>>>arange(1, -5, -1)	    # 参数是负数
array([ 1,  0, -1, -2, -3, -4])

>>>arange(1, 5.6, 0.5)	    # arange()的参数支持float类型
array([1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. , 5.5])


 

<think>好的,用户想了解Pythonrange函数的用法。首先,我需要回忆一下range函数的基本知识。记得range是用来生成整数序列的,常用在循环中。用户可能想知道它的参数、返回值类型以及常见用法。 先看看系统给的引用资料。引用1提到range对象不支持赋值,比如b[0]=2会报错,这说明range返回的是不可变序列。引用3说参数应为整数类型,否则会引发TypeError,还有stop小于start或step为负的情况可能引发ValueError,这点需要注意。引用4展示了生成0到99的例子,说明默认从0开始,步长是1。 用户的问题可能包括如何正确使用start、stop、step参数,以及如何处理负数步长。另外,rangePython3中返回的是不可变的序列类型,而Python2中是生成列表,但用户可能现在用的是Python3,所以需要强调这一点。 可能还需要对比xrangerange区别,但根据引用4,xrangePython3中已经被移除了,所以可能不需要深入,除非用户提到兼容性问题。另外,用户可能想知道如何将range转换成列表,比如用list(range(5))得到[0,1,2,3,4]。 常见错误包括参数类型错误,比如传入浮点数,这时候应该建议使用numpy的arange或者列表推导式。还有当step为负时,需要确保start大于stop,否则返回空序列。 需要分步骤解释,从基本语法开始,参数说明,示例,注意事项,常见错误解决方案。同时结合引用中的例子,比如引用3中的参数类型错误,引用1中的不可变性。 另外,用户可能想知道range的内存效率,因为它是惰性计算的,适合处理大范围数据。这部分可以提到,尤其是在处理大数据时,range比生成列表更节省内存。 最后,生成相关问题,可能涉及性能优化、其它函数的对比、处理小数的方法等,这样用户可以有进一步的学习方向。</think>Python中的$range()$函数是用于生成整数序列的内置函数,广泛应用于循环控制序列生成。以下是详细的使用说明: --- ### 一、基本语法 $range()$函数有三种参数形式: 1. **单参数**:$range(stop)$ 生成从$0$到$stop-1$的整数序列,例如: ```python list(range(5)) # 输出 [0, 1, 2, 3, 4] ``` 2. **双参数**:$range(start, stop)$ 生成从$start$到$stop-1$的整数序列,例如: ```python list(range(2, 7)) # 输出 [2, 3, 4, 5, 6] ``` 3. **三参数**:$range(start, stop, step)$ 生成从$start$开始,以$step$为步长,不超过$stop-1$的序列,例如: ```python list(range(1, 10, 2)) # 输出 [1, 3, 5, 7, 9] ``` --- ### 二、关键特性 1. **惰性计算** $range()$返回的是一个不可变的序列对象(Python 3特性),仅在需要时生成值,内存效率高[^1]。 2. **参数规则** - 参数必须为整数,否则引发$TypeError$[^3]。 - 若$step$为负数,需保证$start > stop$,否则返回空序列: ```python list(range(5, 1, -1)) # 输出 [5, 4, 3, 2] ``` 3. **不可变性** $range$对象不支持元素修改,例如$b[0] = 2$会报错。 --- ### 三、常见应用场景 1. **循环控制** ```python for i in range(3): print(i) # 输出 0, 1, 2 ``` 2. **列表生成** ```python squares = [x**2 for x in range(5)] # 生成 [0, 1, 4, 9, 16] ``` 3. **索引遍历** ```python arr = ['a', 'b', 'c'] for i in range(len(arr)): print(arr[i]) ``` --- ### 四、注意事项错误处理 1. **参数类型错误** 若传入浮点数,需使用$numpy.arange()$或手动转换: ```python import numpy as np np.arange(0, 1, 0.1) # 生成 [0.0, 0.1, ..., 0.9] ``` 2. **参数逻辑错误** 当$step > 0$但$start > stop$时返回空序列: ```python list(range(5, 2)) # 输出 [] ``` ---
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