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Python中range、np.arange和np.linspace的區(qū)別

 更新時(shí)間:2022年03月22日 11:27:14   作者:orion-orion  
本文主要介紹了Python中range、np.arange和np.linspace的區(qū)別,文中根據(jù)實(shí)例編碼詳細(xì)介紹的十分詳盡,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

1. range

range是python內(nèi)置的一個(gè),該類型表示一個(gè)不可改變(immutable)的數(shù)字序列,常常用于在for循環(huán)中迭代一組特殊的數(shù),它的原型可以近似表示如下:

class range(stop)
class range(start, stop, step=1)

(注意,Python是不允許定義兩個(gè)類初始化函數(shù)的,其實(shí)其CPython實(shí)現(xiàn)更像是傳入不定長(zhǎng)參數(shù)*args,然后根據(jù)len(args)來(lái)進(jìn)行不同的拆分,但我們這里遵循Python文檔風(fēng)格寫法)

如果只傳入stop參數(shù),那么我們就默認(rèn)在[0, stop)區(qū)間以步長(zhǎng)1進(jìn)行迭代。如果傳入2或3個(gè)參數(shù),則我們會(huì)將在[startstop)區(qū)間以step步長(zhǎng)(可選,默認(rèn)為1)迭代 。注意,三個(gè)參數(shù)必須全部為整數(shù)值

它的常見(jiàn)使用樣例如下:

print(list(range(10)))
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(list(range(0, 30, 5)))
# [0, 5, 10, 15, 20, 25]

當(dāng)stop<=start時(shí),而直接采用默認(rèn)的step=1時(shí),元素會(huì)為空:

print(list(range(0)))
# []
print(list(range(1, 0)))
# []

此時(shí)的迭代我們需要將迭代步長(zhǎng)設(shè)置為負(fù):

print(list(range(0, -10, -1)))
# [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

如果非法地傳入非整數(shù)的參數(shù),如:

print(list(range(10, 0.3)))

則會(huì)報(bào)以下的TypeError:

'float' object cannot be interpreted as an integer

最后提一下,我們常常會(huì)寫下如下代碼:

for i in range(10):
    print(i)

此時(shí)Python解釋器實(shí)質(zhì)上會(huì)將range對(duì)象隱式轉(zhuǎn)化為迭代器,等價(jià)于如下代碼:

list_iterator = iter(range(10))
try:
    while True:
        x = next(list_iterator)
        print(x)
except StopIteration:
    pass

2. numpy.arange

numpy.arangeNumPy包的一個(gè)函數(shù),它的功能與Python內(nèi)置的range類似,它的原型可以近似表示為:

numpy.arange(stop, dtype=None, like=None)
numpy.arange(start, stop, step=1, dtype=None, like=None)

(還是如前面所說(shuō),Python是不允許定義兩個(gè)類初始化函數(shù)的,其實(shí)其CPython實(shí)現(xiàn)更像是傳入不定長(zhǎng)參數(shù)*args,然后根據(jù)len(args)來(lái)進(jìn)行不同的拆分,但我們這里遵循Python文檔風(fēng)格寫法)

其中start、stepstep的使用與range類似,此處不再贅述,唯一的區(qū)別就是這3個(gè)參數(shù)都可以是小數(shù)。dtype為返回array的類型,如果沒(méi)有給定則會(huì)從輸入輸入?yún)?shù)中推斷。like為一個(gè)array-like的類型,它允許創(chuàng)建非NumPy arrays的arrays類型。

總結(jié)一下,該類與Python內(nèi)置的range區(qū)別有兩點(diǎn):一是支持小數(shù)參數(shù),二是返回ndarray類型而非像range那樣常常做為(隱式轉(zhuǎn)換為)list類型使用。

以下是其常見(jiàn)用例:

print(np.arange(3))
# [0 1 2]
print(np.arange(3.0))
# [0. 1. 2.]
print(np.arange(3,7))
# [3 4 5 6]
print(np.arange(3,7,2))
# [3 5]
print(np.arange(0, 5, 0.5))
#[0.  0.5 1.  1.5 2.  2.5 3.  3.5 4.  4.5]

注意,在numpy.arange的使用過(guò)程中可能存在浮點(diǎn)穩(wěn)定性的問(wèn)題,從而導(dǎo)致下面這樣的意想不到的結(jié)果:

print(np.arange(0, 5, 0.5, dtype=int))
# [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
print(np.arange(-3, 3, 0.5, dtype=int))
# [-3 -2 -1  0  1  2  3  4  5  6  7  8]

這是因?yàn)樵?code>np.arange的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)中,實(shí)際上的step值是按照公式dtype(start+step)-dtype(start)來(lái)計(jì)算的,而非直接采用step。當(dāng)進(jìn)行強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換(上面例子中轉(zhuǎn)為int,即朝0方向取整)或start遠(yuǎn)遠(yuǎn)比step大時(shí),會(huì)出現(xiàn)精度的損失。在這種情況下,建議使用下面提到的np.linspace

3. numpy.linspace

numpy.linspace也是Numpy內(nèi)置的一個(gè)函數(shù),它和numpy.arange類似,但是它不再是簡(jiǎn)單的[start, stop)左閉右開(kāi),也沒(méi)有使用步長(zhǎng)step,而是使用樣本個(gè)數(shù)num。其函數(shù)原型如下:

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)

其中當(dāng)endpoint采用默認(rèn)的True時(shí),startstop表示序列的開(kāi)始和初始值(閉區(qū)間[start, stop]),num為區(qū)間[start, stop]按照均勻(evenly)劃分采樣的樣本數(shù)(包括邊界startstop在內(nèi))。不過(guò)需要注意的是,endpointTrue時(shí)stop才能做為最后一個(gè)樣本,為False時(shí)區(qū)間內(nèi)便不包括stop,此時(shí)會(huì)在區(qū)間[start,end]內(nèi)按照總個(gè)數(shù)為num + 1個(gè)樣本采樣并去掉尾部樣本(即stop點(diǎn))組成。retstep位置為True則會(huì)返回(samples, step)元組,其中samples為生成的樣本,step為樣本之間的間隔步長(zhǎng)。

注意,它的start、stop參數(shù)都可以為小數(shù),但是當(dāng)dtype設(shè)置為int時(shí)則就不能為小數(shù)。

numpy.linspace的常見(jiàn)使用樣例如下:

print(np.linspace(2.0, 3.0, num=5))
# array([2.  , 2.25, 2.5 , 2.75, 3.  ])

如果設(shè)置endpointTrue,則按照num+1個(gè)樣本數(shù)量來(lái)采樣,并去掉最后一個(gè)樣本。

print(np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False))
# [2.  2.2 2.4 2.6 2.8]

如果retstep設(shè)置為True,則除了返回生成的樣本,還會(huì)返回樣本之間的間隔步長(zhǎng)。

print(np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True))
# (array([2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ]), 0.25)

下面我們用圖形形象化地描述endpointTrue和取False的區(qū)別:

import matplotlib.pyplot as plt
N = 8
y = np.zeros(N)
x1 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=True)
x2 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=False)
plt.plot(x1, y, 'o', color='orange')
plt.plot(x2, y + 0.5, 'o', color='blue')
plt.ylim([1, -0.5])
plt.show()

圖像顯示如下:

可以看出橘色的點(diǎn)為np.linspace(0, 10, N, endpoint=True),按照總共8個(gè)點(diǎn)在[0, 10]采樣,并包括stop邊界10。藍(lán)色的點(diǎn)為np.linspace(0, 10, N, endpoint=False),先按照總共9個(gè)點(diǎn)在[0, 10]采樣最后再去掉最后一個(gè)點(diǎn)(即stop點(diǎn)10),最終得到間隙更密的8個(gè)點(diǎn)。

參考

到此這篇關(guān)于Python中range、np.arange和np.linspace的區(qū)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python range np.arange np.linspace內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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