numpy.ma.arange

numpy.ma.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None) = <numpy.ma.core._convert2ma object>

Возвращает равномерно распределенные значения в заданном интервале.

Значения генерируются в полуоткрытом интервале [start, stop) (иными словами, интервал, включающий start, но не включающий stop). Для целочисленных аргументов функция эквивалентна встроенной функции Python range, но возвращает массив ndarray, а не список.

При использовании нецелочисленного шага, например, 0.1, результаты часто будут несогласованными. В этих случаях лучше использовать linspace.

Параметры:

start : число, необязательно Начало интервала. Интервал включает это значение. Значение по умолчанию для начала равно 0. stop : число Конец интервала. Интервал не включает это значение, за исключением некоторых случаев, когда step не является целым числом и ошибка округления с плавающей точкой влияет на длину out. step : число, необязательно Шаг между значениями. Для любого выходного out, это расстояние между двумя смежными значениями, out[i+1] - out[i]. Шаг по умолчанию равен 1. Если step указан как позиционный аргумент, то также должен быть указан start. dtype : тип данных Тип выходного массива. Если dtype не указан, тип данных определяется по другим входным аргументам.

Возвращаемое значение:

arange : ndarray Массив равномерно распределенных значений. Для аргументов с плавающей точкой длина результата равна ceil((stop - start)/step). Из-за переполнения с плавающей точкой это правило может привести к тому, что последнее значение в out будет больше, чем stop.

См. также

linspace

Равномерно распределенные числа с внимательным учетом конечных точек.

ogrid

Массивы равномерно распределенных чисел в N-мерных пространствах.

mgrid

Многомерные массивы равномерно распределенных чисел.

Примеры

>>> np.arange(3)
array([0, 1, 2])
>>> np.arange(3.0)
array([ 0.,  1.,  2.])
>>> np.arange(3,7)
array([3, 4, 5, 6])
>>> np.arange(3,7,2)
array([3, 5])