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numpy.ma.apply_along_axis

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numpy.ma.choose

numpy.ma.arange

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

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,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])