numpy.ma.arange

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

Возвращает равномерно распределённые значения в заданном интервале.

Значения генерируются в полуоткрытом интервале [start, stop) (другими словами, интервал, включающий start но не включающий stop). Для целочисленных аргументов функция эквивалентна встроенной функции Python range, но возвращает массив ndarray вместо списка.

При использовании нецелочисленного шага, такого как 0,1, результаты часто не будут согласованными. В этих случаях лучше использовать numpy.linspace.

Параметры

startцелое или вещественное число, необязательно

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

stopцелое или вещественное число

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.

stepцелое или вещественное число, необязательно

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 выводится из других входных аргументов.

likearray_like

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

New in version 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 out будет больше stop.

См. также

numpy.linspace

Равномерно распределённые числа с учётом конечных точек.

numpy.ogrid

Массивы равномерно распределённых чисел в N-мерном пространстве.

numpy.mgrid

Массивы, представляющие собой сетку 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])