python基础 range()与np.arange()】的更多相关文章

range()返回的是range object,而np.nrange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代,而np.nrange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用. range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 两者都可用于迭代 两者都有三个参数,以第一个参数为起点,第三个参数为步长,截止到第二个参数之前的不包括第二个参数的数据序列 某种意义上,和STL中由迭代器组成的区间是一样的,即左闭右开的区间.[first, last)或者不…
1. range range是python内置的一个类,该类型表示一个不可改变(immutable)的数字序列,常常用于在for循环中迭代一组特殊的数,它的原型可以近似表示如下: class range(stop) class range(start, stop, step=1) (注意,Python是不允许定义两个类初始化函数的,其实其CPython实现更像是传入不定长参数*args,然后根据len(args)来进行不同的拆分,但我们这里遵循Python文档风格写法) 如果只传入stop参数,…
range() 和 np.arange()区别 range(start,stop,step) 三个参数都必须是整数 np.arange()没有此类约束…
转自:http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49493633 range()返回的是range object,而np.nrange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代,而np.nrange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用. range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 两者都可用于迭代 两者都有三个参数,以第一个参数为起点,第三个参数为步长,截止到第二个参数之前的不包括第…
#range帮助创建连续的数字,通过设置步长来指定不连续 python2.7 #直接就在内存中创建出来(0-99) >>> range(100)[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45,…
range(start,stop,step): 1.用于循环时使用,可以给定开始,结束,和步长 例如: >>> for i in range(2,10,2):... print i,...2 4 6 8 2.也可以不给定步长,默认是1 例如: >>> for i in range(1,5):... print i,...1 2 3 4 3.也可以不给定结尾,默认从0开始 例如: >>> for i in range(5):... print i,...…
1.返回值不同 range返回一个range对象,numpy.arange和numpy.linspace返回一个数组. 2.np.arange的步长可以为小数,但range的步长只能是整数. 与Python的range类似,arange同样不包括终值:但arange可以生成浮点类型,而range只能是整数类型. 3. 是否包含终值 arange()类似于内置函数range(),通过指定开始值.终值和步长创建表示等差数列的一维数组,注意得到的结果数组不包含终值. linspace()通过指定开始值…
一. python简介 1. python 具有丰富强大的库,常被称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起 2. python强制使用空白符(white space)作为语句缩进. 3. 可以使用 py2exe等包转换成系统能够执行的文件. 4. Python的瓶颈不在于自身语言的运行时间,在于一些网络速度等外在因素的影响. 二. Python库 1. python版本 常用的有2.7和3.5两个版本,这两个版本不完全兼容.但就目前Windows的环境而言,Python2.…
Python基础与科学计算常用方法 本文使用的是Jupyter Notebook,Python3.你可以将代码直接复制到Jupyter Notebook中运行,以便更好的学习. 导入所需要的头文件 import numpy as np import numpy as np import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm import time from scipy…
Numpy最重要的一个特点就是其N维数组对象,即ndarray,该对象是一种快速而灵活的大数据集容器,实际开发中,我们可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算. 有关ndarray,我们就从最简单的一维数组操作以及其构造开始说起: import numpy as np if __name__ == '__main__': ) #输出一个字典对象i+rand )}) #输出字典对象i+list(rand) ) )}) #在变量前面加一个?问号,可以将有关该对象的一些通用信息显示出来 a=[] )…