这篇文章主要介绍Python中range、np.arange和np.linspace的区别是什么，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！range是python内置的一个类，该类型表示一个不可改变(immutable)的数字序列，常常用于在for循环中迭代一组特殊的数，它的原型可以近似表示如下：（注意，Python是不允许定义两个类初始化函数的，其实其CPython实现更像是传入不定长参数*args，然后根据len(args)来进行不同的拆分，但我们这里遵循Python文档风格写法）如果只传入stop参数，那么我们就默认在[0,stop)区间以步长1进行迭代。如果传入2或3个参数，则我们会将在[start,stop)区间以step步长(可选，默认为1)迭代 。注意，三个参数必须全部为整数值。它的常见使用样例如下：当stopstart时，而直接采用默认的step=1时，元素会为空：此时的迭代我们需要将迭代步长设置为负：如果非法地传入非整数的参数，如：则会报以下的TypeError：’float’ object cannot be interpreted as an integer最后提一下，我们常常会写下如下代码：此时Python解释器实质上会将range对象隐式转化为迭代器，等价于如下代码：numpy.arange是Num免费云主机域名Py包的一个函数，它的功能与Python内置的range类似，它的原型可以近似表示为：（还是如前面所说，Python是不允许定义两个类初始化函数的，其实其CPython实现更像是传入不定长参数*args，然后根据len(args)来进行不同的拆分，但我们这里遵循Python文档风格写法）其中start、step、step的使用与range类似，此处不再赘述，唯一的区别就是这3个参数都可以是小数。dtype为返回array的类型，如果没有给定则会从输入输入参数中推断。like为一个array-like的类型，它允许创建非NumPy arrays的arrays类型。总结一下，该类与Python内置的range区别有两点：一是支持小数参数，二是返回ndarray类型而非像range那样常常做为(隐式转换为)list类型使用。以下是其常见用例：注意，在numpy.arange的使用过程中可能存在浮点稳定性的问题，从而导致下面这样的意想不到的结果：这是因为在np.arange的内部实现中，实际上的step值是按照公式dtype(start+step)-dtype(start)来计算的，而非直接采用step。当进行强制类型转换（上面例子中转为int,即朝0方向取整）或start远远比step大时，会出现精度的损失。在这种情况下，建议使用下面提到的np.linspace：numpy.linspace也是Numpy内置的一个函数，它和numpy.arange类似，但是它不再是简单的[start, stop)左闭右开，也没有使用步长step，而是使用样本个数num。其函数原型如下：其中当endpoint采用默认的True时，start和stop表示序列的开始和初始值(闭区间[start, stop])，num为区间[start, stop]按照均匀(evenly)划分采样的样本数（包括边界start和stop在内）。不过需要注意的是，endpoint为True时stop才能做为最后一个样本，为False时区间内便不包括stop，此时会在区间[start,end]内按照总个数为num + 1个样本采样并去掉尾部样本（即stop点）组成。retstep位置为True则会返回(samples, step)元组，其中samples为生成的样本，step为样本之间的间隔步长。注意，它的start、stop参数都可以为小数，但是当dtype设置为int时则就不能为小数。numpy.linspace的常见使用样例如下：如果设置endpoint为True，则按照num+1个样本数量来采样，并去掉最后一个样本。如果retstep设置为True，则除了返回生成的样本，还会返回样本之间的间隔步长。下面我们用图形形象化地描述endpoint取True和取False的区别：图像显示如下：可以看出橘色的点为np.linspace(0, 10, N, endpoint=True)，按照总共8个点在[0, 10]采样，并包括stop边界10。蓝色的点为np.linspace(0, 10, N, endpoint=False)，先按照总共9个点在[0, 10]采样最后再去掉最后一个点（即stop点10），最终得到间隙更密的8个点。以上是“Python中range、np.arange和np.linspace的区别是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道！
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