NumPy 中的 arange() 函数详解

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函数语法

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

• start（可选）：数列的起始值，默认为 0。
• stop：数列的终止值，不包括在结果中。
• step（可选）：数列的步长，默认为 1。
• dtype（可选）：返回数组的数据类型，如果不指定，将根据输入参数自动确定数据类型。

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使用示例

1. 生成从 0 到 4（不包括 4）的数组：

import numpy as np

arr1 = np.arange(4)
print(arr1)  # 输出: [0 1 2 3]

2. 生成从 1 到 10（不包括 10），步长为 2 的数组：

arr2 = np.arange(1, 10, 2)
print(arr2)  # 输出: [1 3 5 7 9]

3. 生成从 0 到 1（不包括 1），步长为 0.2 的数组：

arr3 = np.arange(0, 1, 0.2)
print(arr3)  # 输出: [0.  0.2 0.4 0.6 0.8]

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总结

numpy.arange() 是一个非常实用的函数，用于在数值计算和数组操作中生成等差数列。通过指定起始值、终止值和步长，可以轻松地创建符合特定要求的数值范围。在数据科学、机器学习等领域，这个函数经常被用于生成用于索引、时间序列等的数组。

希望通过本文的介绍，读者能更深入地理解和灵活运用 numpy.arange() 函数，提高在 NumPy 中处理数据的效率和便捷性。

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