Numpy ha arange
e r_
che sembrano qualcosa di simile:
import numpy as np
print(np.arange(1, 3, .5))
# [ 1. 1.5 2. 2.5]
print(np.r_[1:3:.5])
# [ 1. 1.5 2. 2.5]
Si noti che si tratta di un po 'diverso da MATLAB, prima l'ordine del fermo e passo sono invertiti in NumPy rispetto a MATLAB, e la seconda la fermata non è incluso il risultato. Si potrebbe anche considerare l'utilizzo linspace
è spesso preferibile rispetto arange
quando si lavora con i numeri in virgola mobile a causa num
può essere definito con maggiore precisione rispetto step
:
print(np.linspace(1, 3, num=5))
# [ 1. 1.5 2. 2.5 3. ]
o
print(np.linspace(1, 3, num=4, endpoint=False))
# [ 1. 1.5 2. 2.5]
fonte
2015-06-30 16:48:42
utilizzare il 'range' function – lmiguelvargasf
Nel probabile evento che stai usando 'numpy', c'è un simile' arange'; nota che 'range' e' arange' sono entrambi semiaperti, essi ** escludono il 'stop' ** (es.' np.arange (1, 10, 0.5) 'sarà' array ([1., 1.5, 2., ..., 8.5, 9., 9.5]) '). L'intervallo – jonrsharpe
non ha funzionato con l'incremento fluttuante, se utilizzo np.arange, quindi come includere l'incremento dopo? – efirvida