numpy.arange

numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, like=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 нецелого шага, например 0,1, результаты часто не будут согласованы. В таких случаях лучше использовать numpy.linspace.

Параметры

startinteger or real, optional

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

stopinteger or real

Конец интервала. Интервал не включает это значение, за исключением некоторых случаев, когда step не является целым числом и погрешность вычислений с плавающей запятой влияет на длину out.

stepinteger or real, optional

Шаг между значениями. Для любого выходного out, это расстояние между двумя соседними значениями, out[i+1] - out[i]. Значение шага по умолчанию равно 1. Если step задан как позиционный аргумент, start также должен быть задан.

dtypedtype

Тип выходного массива. Если dtype не задан, тип данных определяется по другим входным аргументам.

likearray_like

Объект ссылки для создания массивов, которые не являются массивами NumPy. Если массив-подобный объект, переданный как like, поддерживает протокол __array_function__, результат будет определён им. В этом случае это гарантирует создание объекта массива, совместимого с переданным через этот аргумент.

Примечание

Ключевое слово like — это экспериментальная функция, ожидающая принятия NEP 35.

Введено в версии 1.20.0.

Возвращает

arangendarray

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 в out будет больше 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 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])