numpy.arange

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

Возвращает значения, равномерно распределённые 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 нецелого шага, например, 0.1, результаты часто не будут согласованными. В таких случаях лучше использовать numpy.linspace.

Parameters

startnumber, optional

Начало интервала. Интервал включает это значение. Значение по умолчанию — 0.

stopnumber

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.

stepnumber, optional

Шаг между значениями. Для любого выходного out, это расстояние между двумя соседними значениями, out[i+1] - out[i]. Значение шага по умолчанию — 1. Если step задано как аргумент позиции, то также необходимо указать start.

dtypedtype

Тип выходного массива. Если dtype не задан, тип данных определяется из других входных аргументов.

Returns

arangendarray

Массив равномерно распределённых значений.

Для аргументов с плавающей точкой длина результата ceil((stop - start)/step). Из-за переполнения с плавающей точкой это правило может привести к тому, что последнее значение в out будет больше stop.

См. также

numpy.linspace

Равномерно распределённые числа с внимательным обращением с конечными точками.

numpy.ogrid

Массивы равномерно распределённых чисел в N-мерном пространстве.

numpy.mgrid

Массивы в форме сетки 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])