NumPy 从数值范围创建数组
numpy.arange
numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下：
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray。
参数说明：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| start | 起始值，默认为0 |
| stop | 终止值（不包含） |
| step | 步长，默认为1 |
| dtype | 返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型。 |
实例
生成0到5的数组
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
x = np.arange(5)
print(x)
输出结果如下：
[0 1 2 3 4]
设置返回类型位 float:
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
x = np.arange(5, dtype = float)
print(x)
输出结果如下：
[0. 1. 2. 3. 4.]
设置了起始值、终止值及步长：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
x = np.arange(10,20,2)
print(x)
输出结果如下：
[10 12 14 16 18]
numpy.linspace
numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的，格式如下：
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
参数说明：
| 参数 | 序列的起始值 |
|---|---|
| start | 序列的起始值 |
| stop | 序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中 |
| num | 要生成的等步长的样本数量，默认为50 |
| endpoint | 该值为 true 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。 |
| retstep | 如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示。 |
| dtype | ndarray 的数据类型 |
以下实例用到三个参数，设置起始点为 1 ，终止点为 100，数列个数为 10。
import numpy as np
a = np.linspace(1,100,10)
print(a)
输出结果为：
[ 1. 12. 23. 34. 45. 56. 67. 78. 89. 100.]
设置元素全部为100的等差数列
import numpy as np
a = np.linspace(100,100,10)
print(a)
输出结果为：
[100. 100. 100. 100. 100. 100. 100. 100. 100. 100.]
将endpoint设为false，不包含终止值：
import numpy as np
a = np.linspace(10,20,5, endpoint = False)
print(a)
输出结果为：
[10. 12. 14. 16. 18.]
如果将endpoint设为true,则会包含20.
以下实例设置间距。
import numpy as np
a = np.linspace(1,100,10,retstep=True)
print(a)
#拓展例子
b = np.linspace(1,100,10).reshape([10,1])
print(b)
输出结果为：
(array([ 1., 12., 23., 34., 45., 56., 67., 78., 89., 100.]), 11.0)
[[ 1.]
[ 12.]
[ 23.]
[ 34.]
[ 45.]
[ 56.]
[ 67.]
[ 78.]
[ 89.]
[100.]]
numpy.logspace
numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。格式如下：
np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
base参数意思是取对数的时候log的下标。
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| start | 序列的起始值为：base ** start |
| stop | 序列的终止值为：base ** stop。如果endpoint为true，该值包含于数列中 |
| num | 要生成的等步长的样本数量，默认为50 |
| endpoint | 该值为 true 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。 |
| base | 对数 log 的底数。 |
| dtype | ndarray 的数据类型 |
实例：
import numpy as np
# 默认底数是10
a = np.logspace(1.0,2.0,num=10)
print(a)
输出结果为：
[ 10. 12.91549665 16.68100537 21.5443469 27.82559402
35.93813664 46.41588834 59.94842503 77.42636827 100. ]
将对数的底数设置为2：
import numpy as np
a = np.logspace(0,9,10,base=2)
print(a)
输出如下：
[ 1. 2. 4. 8. 16. 32. 64. 128. 256. 512.]
