介绍

在Python中，数组是由列表构成的数据结构。然而，在科学计算和数学建模中，我们需要更好的数组工具来处理操作数组数据。 numpy 库正是为此而生。

numpy 库提供了一个大型的、高性能的多维数组对象，以及为这些数组执行各种操作所需要的函数。 numpy 库使用 C语言编写而成，因此效率非常高，可以处理大量数据。

numpy arange函数

numpy arange 函数是numpy库中非常基本的函数之一。该函数用于创建一个一维的数组，其中包含范围内的所有整数值。 arange函数定义如下所示:

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

参数说明:

• start: 范围的起始值, 默认值为 0
• stop: 范围的结束值(不包含)，一般是正数，如果是负数，说明步长为负，需自己计算 step，则需要覆盖stop value
• step: 范围值的步长, 默认值为1
• dtype: 输出数组的类型，如果没有提供，则将其推断为输入数据的类型。

示例

以下是numpy arange 函数的示例:

import numpy as np 

# 创建一个一维数组，包含0到4的所有整数值
arr1 = np.arange(5) 
print(arr1)  # output: [0 1 2 3 4]

# 创建一个一维数组，包含1到10的所有偶数值
arr2 = np.arange(2, 11, 2) 
print(arr2)  # output: [ 2  4  6  8 10]

# 创建一个一维数组，包含10到1的所有奇数值
arr3 = np.arange(10, 0, -2) 
print(arr3)  # output: [10  8  6  4  2]

#创建一个浮点数数组
arr4 = np.arange(1, 5, 0.25, dtype=float)
print(arr4) # output: [ 1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75  3.    3.25  3.5   3.75  4.  ]

numpy arange 函数是numpy库中的基础函数之一，可以帮助我们创建各种各样的一维数组。此外，数组还有许多其他有用的功能。numpy库是进行科学计算和数学建模所必需的一种工具，建议大家学习使用。