本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.arange
的用法。
用法:
ma.arange( [start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, like=None) = <numpy.ma.core._convert2ma object>
在给定的间隔内返回均匀间隔的值。
值在半开区间内生成
[start, stop)
(换句话说,区间包括开始但不包括停止)。对于整数参数,该函数等效于 Python 内置范围函数,但返回一个 ndarray 而不是一个列表。使用非整数步长(例如 0.1)时,通常最好使用
numpy.linspace
。有关详细信息,请参阅下面的警告部分。- start: 整数或实数,可选
间隔开始。间隔包括此值。默认起始值为 0。
- stop: 整数或实数
间隔结束。间隔不包括此值,除非在某些情况下 step 不是整数并且浮点舍入会影响 out 的长度。
- step: 整数或实数,可选
值之间的间距。对于任何输出out,这是两个相邻值之间的距离,
out[i+1] - out[i]
.默认步长为 1。如果步被指定为位置参数,开始也必须给予。- dtype: 类型
输出数组的类型。如果未给出
dtype
,则从其他输入参数推断数据类型。- like: array_like
允许创建非 NumPy 数组的引用对象。如果作为
like
传入的类似数组支持__array_function__
协议,则结果将由它定义。在这种情况下,它确保创建一个与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象。
- arange: MaskedArray
均匀间隔值的数组。
对于浮点参数,结果的长度是
ceil((stop - start)/step)
.由于浮点溢出,这条规则可能导致最后一个元素out大于停止.
参数:
返回:
警告
输出的长度可能在数值上不稳定。
另一个稳定性问题是由于内部实现numpy.arange.用于填充数组的实际步长 值为
dtype(start + step) - dtype(start)
并不是步.由于强制转换或使用浮点数,此处可能会发生精度损失开始远大于步.这可能导致意外行为。例如:>>> np.arange(0, 5, 0.5, dtype=int) array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]) >>> np.arange(-3, 3, 0.5, dtype=int) array([-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
在这种情况下,应该首选使用
numpy.linspace
。例子:
>>> np.arange(3) array([0, 1, 2]) >>> np.arange(3.0) array([ 0., 1., 2.]) >>> np.arange(3,7) array([3, 4, 5, 6]) >>> np.arange(3,7,2) array([3, 5])
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.ma.arange。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。