numpy.arange

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

Возвращает равномерно распределённые значения в заданном интервале.

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

При использовании нецелочисленного шага, такого как 0.1, результаты часто не будут согласованы. В таких случаях лучше использовать numpy.linspace.

Параметры:

start : number, optional Начало интервала. Интервал включает это значение. Значение по умолчанию для начала — 0. stop : number 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 : number, optional Шаг между значениями. Для любого выходного out, это расстояние между двумя смежными значениями, out[i+1] - out[i]. Значение шага по умолчанию равно 1. Если step задан как аргумент позиции, то также должен быть задан start. dtype : dtype Тип выходного массива. Если dtype не задан, тип данных определяется по другим входным аргументам.

Возвращает:

arange : ndarray Массив равномерно распределённых 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 out будет больше, чем stop.

См. также

linspace

Равномерно распределённые числа с аккуратной обработкой конечных точек.

ogrid

Массивы равномерно распределённых чисел в N-мерном пространстве.

mgrid

Массивы в форме сетки из равномерно распределённых чисел в N-мерном пространстве.

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])