numpy.arange

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.arange.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

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

在给定间隔内返回均匀间隔的值。

在半开区间[开始， 停止）（换句话说，包括开始 t3 >但不包括停止）。对于整数参数，该函数等效于Python内置的range函数，但返回一个ndarray而不是一个列表。

当使用非整数步长（如0.1）时，结果通常不一致。对于这些情况，最好使用linspace。

参数：	start：number，可选 间隔开始。间隔包括此值。默认开始值为0。 停止：数字 间隔结束。间隔不包括此值，除非在步长不是整数并且浮点舍入影响out的长度的某些情况下。 步骤：number，可选 值之间的间距。对于任何输出out，这是两个相邻值之间的距离，out [i + 1] - i]。默认步长为1。如果指定步，还必须给出开始。 dtype：dtype 输出数组的类型。如果未给出dtype，则从其他输入参数推断数据类型。
返回：	arange：ndarray 均匀间隔值的数组。 对于浮点参数，结果的长度为ceil（（stop - start）/ step）。由于浮点溢出，此规则可能导致out的最后一个元素大于停止。

也可以看看

linspace

均匀间隔的数字，仔细处理端点。

ogrid

N维中均匀间隔数字的数组。

mgrid

N维中均匀间隔数字的网格形数组。

例子

>>> 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])