numpy.arange
numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下：
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray。
参数说明：
参数 描述
start 起始值，默认为0
stop 终止值（不包含）
step 步长，默认为1
dtype 返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输入数据的类型。
import numpy as np c = np.arange(2,50,2) print(c) # 结果 [ 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48]
numpy.linspace
numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的，格式如下：
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 参数说明： 参数 描述 start 序列的起始值 stop 序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中 num 要生成的等步长的样本数量，默认为50 endpoint 该值为 true 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。 retstep 如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示。 dtype ndarray 的数据类型
import numpy as np d = np.linspace(2,60,10,endpoint=True,retstep=True,dtype=float) f = np.linspace(2,60,10,endpoint=False,retstep=False,dtype=float) print('d',d) print('f',f) #结果 d (array([ 2. , 8.44444444, 14.88888889, 21.33333333, 27.77777778, 34.22222222, 40.66666667, 47.11111111, 53.55555556, 60. ]), 6.444444444444445) f [ 2. 7.8 13.6 19.4 25.2 31. 36.8 42.6 48.4 54.2]
numpy.logspace
numpy.logspace 函数用于创建一个于等比数列。格式如下：
np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None) base 参数意思是取对数的时候 log 的下标。 参数 描述 start 序列的起始值为：base ** start stop 序列的终止值为：base ** stop。如果endpoint为true，该值包含于数列中 num 要生成的等步长的样本数量，默认为50 endpoint 该值为 true 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。 base 对数 log 的底数。 dtype ndarray 的数据类型
import numpy as np g = np.logspace(0,4,base=3) h = np.logspace(0,4,5,base=3) print(g) print(h) # 结果： [ 1. 1.09382709 1.1964577 1.30871784 1.43151102 1.56582553 1.71274238 1.873444 2.0492238 2.2414965 2.45180959 2.68185574 2.93348645 3.20872694 3.50979244 3.83910604 4.19931818 4.59332797 5.02430655 5.4957226 6.01137024 6.5753996 7.19235019 7.86718746 8.60534274 9.41275698 10.29592855 11.26196554 12.31864296 13.47446535 14.73873518 16.12162777 17.63427314 19.28884562 21.09866182 23.0782878 25.24365632 27.61219506 30.20296688 33.03682329 36.13657218 39.52716149 43.23587991 47.29257658 51.72990128 56.58356723 61.89263852 67.6998445 74.05192371 81. ] [ 1. 3. 9. 27. 81.]