numpy学习(6) -------------创建有范围的数组
<1> ----返回ndarray对象，给定范围内的等间隔值
代码：
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
参数：
start： 范围的起始值，默认为0；
stop： 范围的终止值（不包含）；
step： 两个值的间隔，即步幅，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。
例子------------------------------------
输入：
import numpy as np
a = np.arange(5)
print(a)
b = np.arange(2,7,dtype=float)
print(b)
c = np.arange(1,8,3)
print(c)
输出：
[0 1 2 3 4]
[2. 3. 4. 5. 6.]
[1 4 7]
<2> —类似于arange()。指定了范围之间的均匀间隔数量，而不是步长。
代码：
numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)
参数：
start： 序列的起始值；
stop： 序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于序列中；
num： 要生成的等间隔样例数量，默认为50；
endpoint： 序列中是否包含stop值，默认为ture；
retstep： 如果为true，返回样例，以及连续数字之间的步长；
dtype： 输出ndarray的数据类型。
例子------------------------------------
输入：
import numpy as np
a = np.linspace(0,11,4)
print(a)
b = np.linspace(0,11,4,dtype=int)
print(b)
c = np.linspace(0,11,4,endpoint=False)
print(c)
输出：
[ 0. 3.66666667 7.33333333 11. ]
[ 0 3 7 11]
[0. 2.75 5.5 8.25]
<3> —返回ndarray对象，其中包含在对数刻度上均匀分布的数字。
代码：
numpy.logscale(start, stop, num, endpoint, base, dtype)
参数：
start： 起始值是base ** start
stop： 终止值是base ** stop
num： 范围内的数值数量，默认为50
endpoint： 如果为true，终止值包含在输出数组当中
base： 对数空间的底数，默认为10
dtype： 输出数组的数据类型，如果没有提供，则取决于其它参数
例子------------------------------------
输入：
import numpy as np
a = np.logspace(1, 2, num=10)
print(a)
b = np.logspace(1, 10, num=10, base=2)
print(b)
输出：
[ 10. 12.91549665 16.68100537 21.5443469 27.82559402
35.93813664 46.41588834 59.94842503 77.42636827 100. ]
[ 2. 4. 8. 16. 32. 64. 128. 256. 512. 1024.]
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