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文章编号：8627时间：2024-09-24人气：
NumPy和SciPy是Python中用于数值计算的两个强大的库。NumPy提供了一个多维数组对象，以及各种数学运算函数。SciPy提供了更多高级的科学和工程工具，例如优化、积分和线性代数。
numpy.arrange()
函数用于创建一组等间隔的数字。它类似于Python的
range()
函数，但它返回一个NumPy数组，而不是一个列表。
numpy.arrange(start, stop, step, dtype=None)
start: 序列的起始值（包含）stop: 序列的结束值（不包含）step: 序列中相邻元素之间的差值dtype: 输出数组的数据类型
numpy.arrange()
函数的几个示例：```python创建从0到9的数组，步长为1arr = np.arrange(10)print(arr) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]创建从10到20的数组，步长为2arr = np.arrange(10, 20, 2)print(arr) [10 12 14 16 18]创建一个数据类型为float64的数组arr = np.arrange(10, dtype=np.float64)print(arr) [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]```
numpy.arrange()
函数可用于各种应用，例如：创建等间隔的数据点用于绘制图形生成索引数组用于数据操作创建用于数值计算的网格
numpy.arrange()
函数是一个强大的工具，可用于创建一组等间隔的数字。它易于使用，并且可以用于各种应用。
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