numpy.ma.arange

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

Возвращает равномерно распределённые значения в заданном интервале.

Значения генерируются в полуоткрытом интервале [start, stop) (другими словами, 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, например 0,1, результаты часто не будут согласованными. В таких случаях лучше использовать numpy.linspace.

Параметры

startnumber, optional

Начало интервала. Интервал включает это значение. Значение по умолчанию для начала - 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 смежными значениями, out[i+1] - out[i]. Значение шага по умолчанию равно 1. Если step указан как позиционный аргумент, то также должен быть указан start.

dtypedtype

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

Возвращает

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, чем stop.

См. также

numpy.linspace

Равномерно распределённые числа с тщательной обработкой конечных точек.

numpy.ogrid

Массивы равномерно распределённых чисел в N-мерном пространстве.

numpy.mgrid

Массивы равномерно распределённых чисел в N-мерном пространстве в виде сетки.

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])