本文先比較range與arange的異同點(diǎn)，再詳細(xì)介紹各自的用法，然后列舉了幾個(gè)簡(jiǎn)單的示例，最后對(duì)xrange進(jìn)行了簡(jiǎn)單的說(shuō)明。

1. range與arange的比較

（1）相同點(diǎn)：A、參數(shù)的可選性、默認(rèn)缺省值是一樣的；B、結(jié)果均包括開(kāi)始值，不包括結(jié)束值； C、arange的參數(shù)為整數(shù)是，與range函數(shù)等價(jià)；D、都具備索引查找、要素截取等操作。

（2）不同點(diǎn)：A、range函數(shù)的參數(shù)只能為整數(shù)，arange的參數(shù)為數(shù)值型，包括整數(shù)和浮點(diǎn)數(shù)； B、輸出的數(shù)據(jù)類型不同，range的輸出為列表(list)，arange的結(jié)果為數(shù)組(ndarray)；C、range的最后一個(gè)元素，不會(huì)超過(guò)stop，而arange的最后一個(gè)元素可能會(huì)比stop的值大。

2. python中的范圍range

（1）官方文檔對(duì)range的定義為：The range type represents an immutable sequence of numbers and is commonly used for looping a specific number of times in for loops.（range代表不可變的數(shù)字序列，通常用于一定次數(shù)的循環(huán)中）。

若步長(zhǎng)為正數(shù)，范圍r的值由公式r[i] = start + step*i確定，限制條件為i >=0、r[i] < stop；

若步長(zhǎng)為負(fù)數(shù)，范圍r的值同樣由公式r[i] = start + step*i確定，但限制條件為i >=0、r[i] > stop；

（2）參數(shù)說(shuō)明

range(start, stop[, step])

start：序列的開(kāi)始值，如果缺省默認(rèn)為0；

stop：序列的結(jié)束值；

step：序列的步長(zhǎng)，缺省的默認(rèn)值為1。

range中所有的參數(shù)必須為整數(shù)，必須為整數(shù)！

（3）range的其他說(shuō)明

A、range相比常規(guī)list或tuple的優(yōu)勢(shì)在于，不管range代表的范圍有多大，它實(shí)際上只存儲(chǔ)范圍的開(kāi)始、結(jié)束和步長(zhǎng)值，它占用相同且很小的內(nèi)存空間；

B、range繼承于collections.abc.Sequence，提供諸如包含內(nèi)容是否相等的比較、索引查找、要素截取、支持負(fù)數(shù)索引等。

3. Numpy中的arange

（1）官方文檔中的定義：Return evenly spaced values within a given interval.（返回給定間距內(nèi)返回均勻間隔的值）

Values are generated within the half-open interval [start, stop) (in other words, the interval including start but excluding stop). For integer arguments the function is equivalent to the Python built-in range function, but returns an ndarray rather than a list.（值的范圍在半開(kāi)放的間隔[start, dtop)內(nèi)，也就是包括start起始值，不包括stop結(jié)束值；若參數(shù)均為整數(shù)，與python中的range函數(shù)等價(jià)，但是它返回的是數(shù)組而非列表）When using a non-integer step, such as 0.1, the results will often not be consistent. It is better to use linspace for these cases.（當(dāng)使用非整數(shù)步長(zhǎng)時(shí)，比如0.1，結(jié)果經(jīng)常不是一致的，在這種情況下，最好使用線性等分向量）。

（2）參數(shù)說(shuō)明

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

start：數(shù)字型，可選參數(shù)，間隔的開(kāi)始值，間隔包括開(kāi)始值，缺省時(shí)的默認(rèn)值是0；

stop：數(shù)字型，必填參數(shù)，間隔的結(jié)束值，間隔不包括結(jié)束值，除非一些特殊情況，比如步長(zhǎng)不是整數(shù)，浮點(diǎn)數(shù)的四舍五入影響到輸出的長(zhǎng)度；

step：數(shù)組型，可選參數(shù)，間距值，對(duì)任何輸出，它是相鄰兩個(gè)值之間的差值，out[i+1] - out[i]，缺省的默認(rèn)值為1，如果指定間距值，開(kāi)始值也必須指定。

dtype：輸出數(shù)組的類型，如果沒(méi)有指定，從輸入?yún)?shù)的類型推斷輸出結(jié)果的數(shù)據(jù)類型（即與輸入?yún)?shù)的類型保持一致）。

返回值：等間距的數(shù)組，對(duì)浮點(diǎn)型參數(shù)，結(jié)果的長(zhǎng)度為 ceil((stop-start)/step)，因浮點(diǎn)溢出，這可能導(dǎo)致最后一個(gè)元素大于結(jié)束值。

4、簡(jiǎn)單的示例

In [4]: import numpy as np
 
In [5]: r = range(5)
 
In [6]: ar = np.arange(5)
 
In [7]: r
Out[7]: range(0, 5)
 
In [8]: ar
Out[8]: array([0, 1, 2, 3, 4])
 
In [9]: r2 = list(range(1, 19, 2))
 
In [10]: r2
Out[10]: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]

In [11]: ar3 = np.arange(1, 9.0, 0.7)
 
In [12]: ar3
Out[12]:
array([ 1. , 1.7, 2.4, 3.1, 3.8, 4.5, 5.2, 5.9, 6.6, 7.3, 8. ,
    8.7])
 
In [13]: ar3.dtype
Out[13]: dtype('float64')
 
In [14]: ar3[3: 8]
Out[14]: array([ 3.1, 3.8, 4.5, 5.2, 5.9])

5、python 2.x版本中xrange的說(shuō)明

在python2.x版本中，對(duì)于非常長(zhǎng)的范圍，建議使用xrange，其參數(shù)與range一樣，但不會(huì)預(yù)先產(chǎn)生所有的值，而是返回一個(gè)用于逐個(gè)產(chǎn)生整數(shù)的迭代器。在python3 中，range始終返回迭代器，因而沒(méi)必要再使用xrange這個(gè)函數(shù)了。

以上這篇淺談Python中range與Numpy中arange的比較就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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