Pytorch np.arange函数

一、np.arange函数

NumPy中的arange函数是一种类似于Python内置的range函数的函数,不过arange函数返回的是一个数组,而不是列表。在NumPy中非常常用的函数之一。

import numpy as np
arr = np.arange(5)
print(arr)

输出结果为:[0 1 2 3 4]

二、np.arange函数语法

np.arange([start,] stop[, step,], dtype=None)函数的语法说明如下:

  • start: 起始值,默认为0
  • stop: 终止值,不包括该值
  • step: 步长,默认为1
  • dtype: 数组元素的数据类型,可选参数,默认情况下会根据其他输入推断数据类型

三、np.arange函数作用

np.arange函数用于创建具有等差数列的数组。可以通过指定其步幅和范围内生成的元素数量来创建等距离的数字序列。

import numpy as np
arr1 = np.arange(0,10,2)
arr2 = np.arange(3,20,5)
print(arr1)
print(arr2)

输出结果为:[0 2 4 6 8] 和 [ 3 8 13 18]

四、np.arange()函数

如果不指定参数,则默认返回从0开始,步长为1的数字序列:

import numpy as np
arr = np.arange()
print(arr)

输出结果为:[0]

五、np.arange函数案例

使用np.arange函数来创建一个函数,计算角度在30到150度之间,以10度为间隔的正弦和余弦值:

import numpy as np
import math
arr = np.arange(30, 150, 10)
sines = np.sin(np.deg2rad(arr))
cosines = np.cos(np.deg2rad(arr))
print(sines)
print(cosines)

输出结果为:[ 0.5 0.98480775 0.8660254 0.34202014 -0.34202014 -0.8660254 -0.98480775 -0.5 ] 和 [ 0.8660254 0.17364818 -0.5 -0.93969262 -0.93969262 -0.5 0.17364818 0.8660254 ]

六、np.arange函数报错

如果不小心使用了浮点数作为步长,那么可能会产生奇怪的结果。例如使用np.arange(0, 1, 0.1)来生成从0到1(不包括1)的浮点数时,输出结果中可能会包含0.6000000000000001而不是0.6。

七、np.arange(a,b,c)

使用np.arange(a,b,c)函数来生成一个以指定步长的区间,一般推荐使用此种方法来避免浮点数的问题。

import numpy as np
arr = np.arange(0,1,0.1)
print(arr)

输出结果为:[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]

八、np.arange(5)的结果为( )

np.arange(5)的结果为[0, 1, 2, 3, 4]

九、np.arange(10)是什么意思

np.arange(10)就是生成一个从0到10(不包括10)的等差数列。

十、np.arrange和range的区别

np.arange和range都可以用于生成等差数列,不过二者有以下区别:

  • np.arange中的步长可以使用小数,而range只能使用整数
  • np.arange返回的是一个NumPy数组,而range返回的是一个Python迭代器

总之,np.arange函数是NumPy中的一个非常实用的函数,可以用于生成等差数列。需要注意的是,在使用的过程中,要尽量避免浮点数带来的问题。

相关推荐
qzhqbb31 分钟前
基于统计方法的语言模型
人工智能·语言模型·easyui
冷眼看人间恩怨1 小时前
【话题讨论】AI大模型重塑软件开发:定义、应用、优势与挑战
人工智能·ai编程·软件开发
2401_883041081 小时前
新锐品牌电商代运营公司都有哪些?
大数据·人工智能
魔道不误砍柴功1 小时前
Java 中如何巧妙应用 Function 让方法复用性更强
java·开发语言·python
_.Switch1 小时前
高级Python自动化运维:容器安全与网络策略的深度解析
运维·网络·python·安全·自动化·devops
AI极客菌2 小时前
Controlnet作者新作IC-light V2:基于FLUX训练,支持处理风格化图像,细节远高于SD1.5。
人工智能·计算机视觉·ai作画·stable diffusion·aigc·flux·人工智能作画
阿_旭2 小时前
一文读懂| 自注意力与交叉注意力机制在计算机视觉中作用与基本原理
人工智能·深度学习·计算机视觉·cross-attention·self-attention
王哈哈^_^2 小时前
【数据集】【YOLO】【目标检测】交通事故识别数据集 8939 张,YOLO道路事故目标检测实战训练教程!
前端·人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉·pyqt
测开小菜鸟3 小时前
使用python向钉钉群聊发送消息
java·python·钉钉
Power20246663 小时前
NLP论文速读|LongReward:基于AI反馈来提升长上下文大语言模型
人工智能·深度学习·机器学习·自然语言处理·nlp