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 включая start но не включая 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 numpy.linspace.

Параметры

startцелое или вещественное, необязательно

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

stopцелое или вещественное

Конец интервала. Интервал не включает это значение, за исключением некоторых случаев, где step не является целым числом, а погрешность при работе с плавающей точкой влияет на длину out.

stepцелое или вещественное, 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 необходимо также указать start.

dtypedtype

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

likearray_like

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

New in version 1.20.0.

Возвращает

arangendarray

Массив с равномерно распределёнными значениями.

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 массива out будет больше stop.

См. также

numpy.linspace

Равномерно распределённые числа с тщательным учётом конечных точек.

numpy.ogrid

Массивы равномерно распределённых чисел в N-мерном пространстве.

numpy.mgrid

Массивы в форме сетки с равномерно распределёнными числами 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])