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　　最近在调试深度学习相关的代码时，经常会遇到range()、np.arange()、np.linspace()、np.logspace())等一系列函数。每次见面，当时好像都懂了，但久而久之就忘了。而且，这些函数看起来还是很长的。

　　毫不夸张的说，每次见面，我们好像都懂了，不是吗？每次我们看似不确定，其实还是懵懂迷茫。

　　为了一劳永逸的解决这些困惑，做好笔记，对比这四个功能，做到学旧用新。

　　另一方面，range([start:int]，stop:int，[step:int]) (range)是Python拥有的函数。从开始(3358www。Sina.com/)到步(http://www。Sina.com/)，生成一个带step的序列。返回包含对象。start的默认值为0，可以选择输入。停止是必要的；step的默认值为1，可以选择输入。开始、停止和停止必须都是整数。只能生成整数序列。程序验证：

　　如果参数为非整数，将会报告错误。

　　二。np.arange([start=none]，stop=None，[step=None]，dtype=None))属于numpy模块。从开始(包括)到停止(不包括)，生成一个有步骤的序列。返回一个ndarray对象。你可以毫无压力地生成整数和浮点数组。如果步长参数为非整数，如step=0.1，结果往往不一致。在这些情况下，建议使用 linspace()函数。参数含义：

　　Start:数值型，可选。包括该值。默认值为0。Stop:数字型，必选。不包括该值。除非步长值是整数，否则浮点舍入会影响“输出”的长度。Step:数值型，可选。默认值为1。如果指定了步骤，则必须指定开始。数据类型。输出的数组数据类型。如果未指定dtype，则输出数组类型由其他输入参数决定。如果开始、停止或步进是浮点，将生成浮点序列。程序验证：

　　三。NP.linspace(start，stop，num=50，endpoint=True，retstep=False，dtype=None)(从开始到停止的平均分数)等差数列)start:默认值必不可少。停止：可以包含也可以不包含，由端点选择，默认包含。Num:指定相等的数量。默认值为50。端点：布尔值。(可选)默认值为True。真实；如果包含stop如果不包括stop，则它是一个Falseretstep:布尔值。(可选)默认值为False。如果为真，返回值和步骤数据类型：输出数据类型，可选。否则，将根据前面参数的数据类型程序进行验证。

　　四。NP.logspace(start，stop，num=50，endpoint=True，base=10.0，dtype=None))得出几何级数。

　　参数：

　　键入start:float，它指定基基的开始光焦度是左边界的类型stop:float，基基的停止光焦度是右边界的num: equal比值的个数。默认值为50endpoint: Boolean值，可以选择True。如果包含stop，则为True，否则为false，base: float类型，input，basic dtype: output数据类型。返回值：n数组类型

　　Logspace))函数相当于下面的代码：

　　Y=NP.linspace(start，stop，num=num，endpoint=endpoint) power) base，y)。astype) dtype)程序验证：

　　5.list将numpy.ndarray与上述四个函数区分开来。range()的返回值为list类型，其余为ndarray类型。看完之后，这两种类型有什么区别？

　　python中的二维数组有两种：list和numpy.ndarray，两种类型的区别在于numpy.ndarray支持更多的索引方式。让我们来看看代码中索引数据类型的两种方法之间的区别。

　　要访问元素A和B:

　　两者的区别：

　　Numpy。nArray可以比list更灵活的访问，所以在处理数据时，使用np.array()将list转化为Numpy。nArray(当然是处理后的tolist))将nArray返回到列表中。

　　参考：

　　3358 www . mami code.com/info-detail-2449535.html https://blog.csdn.net/ui谢罗/文章/详情/78881067https://

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