python深度学习基于pytorch——arange、linspace 函数生成数组

对于arange（）：

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

其中start 与 stop 指定范围，step 设定步长，生成一个 ndarray，start 默认为 0，步长 step 可为小数。Python有个内置函数range功能与此类似。默认不长为1.

import numpy as np
#coco
print(np.arange(10))
# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print(np.arange(0, 10))
# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print(np.arange(1, 4, 0.5))
# [1.  1.5 2.  2.5 3.  3.5]
print(np.arange(9, -1, -1))
# [9 8 7 6 5 4 3 2 1 0]

对于np.linspace()：

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

它可以根据输入的指定数据范围以及等份数量，自动生成一个线性等分向量，其中endpoint (包含终点)默认为 True，等分数量num默认为 50。如果将retstep设置为 True，则会返回一个带步长的 ndarray。

print(np.linspace(0, 1, 10))print(np.linspace(0, 1, 10,retstep=True))
#[0.         0.11111111 0.22222222 0.33333333 0.44444444 0.55555556
# 0.66666667 0.77777778 0.88888889 1.        ]
#(array([0.        , 0.11111111, 0.22222222, 0.33333333, 0.44444444,
#       0.55555556, 0.66666667, 0.77777778, 0.88888889, 1.        ]), 0.1111111111111111)

注意：10表示等分数量。

值得一提的，这里并没有像我们预期的那样，生成 0.1, 0.2, ... 1.0 这样步长为0.1的 ndarray，这是因为 linspace 必定会包含数据起点和终点，那么其步长则为(1-0) / 9 = 0.11111111。如果需要产生 0.1, 0.2, ... 1.0 这样的数据，只需要将数据起点 0 修改为 0.1 即可。

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