怎么在python中利用numpy生成等差数列-创新互联

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Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。

如下所示：

import numpy as np
# 等差数列
print(np.linspace(0.1, 1, 10, endpoint=True))
print(np.arange(0.1, 1.1, 0.1))
"""总结：
  arange 侧重点在于增量，不管产生多少个数
  linspace 侧重于num, 即要产生多少个元素，不在乎增量
"""
 
# 等比数列
np.logspace(1, 4, 4, endpoint=True, base=2) # 2**1---2**4

补充拓展：python 等差数列生成器代码

典型的迭代器模式作用很简单——遍历数据结构。不过，即便不是从集合中获取元素，而 是获取序列中即时生成的下一个值时，也用得到这种基于方法的标准接口。例如，内置的 range 函数用于生成有穷整数等差数列（Arithmetic Progression，AP）， itertools.count 函 数用于生成无穷等差数列。

先来看等差数列：

"""
等差数列实现。
"""


class ArithmeticProgression:

  def __init__(self, begin, step, end=None):
    self.begin = begin
    self.step = step
    self.end = end  # None -> 无穷数列

  def __iter__(self):
    result = type(self.begin + self.step)(self.begin)
    forever = self.end is None
    index = 0
    while forever or result < self.end:
      yield result
      index += 1
      result = self.begin + self.step * index


if __name__ == '__main__':
  ap = ArithmeticProgression(0, 1, 3)
  print(ap)
  # print(list(ap))
  a = iter(ap)
  print(next(a))

这是个简单的示例，说明了如何使用生成器函数实现特殊的 __iter__ 方法。然而，如果一个类只是为了构建生成器而去实现 __iter__ 方法，那还不如使用生成器函数。毕竟，生成器函数是制造生成器的 工厂。

def aritprog_gen(begin, step, end=None):
  result = type(begin + step)(begin)
  forever = end is None
  index = 0
  while forever or result < end:
    yield result
    index += 1
    result = begin + step * index

使用itertools模块生成等差数列

然而，itertools.count 函数从不停止，因此，如果调用 list(count())，Python 会创建一 个特别大的列表，超出可用内存，在调用失败之前，电脑会疯狂地运转。

不过，itertools.takewhile 函数则不同，它会生成一个使用另一个生成器的生成器，在指 定的条件计算结果为 False 时停止。因此，可以把这两个函数结合在一起使用，编写下述 代码：

利用 takewhile 和 count 函数，写出的代码流畅而简短。

import itertools 


# 注意，下面示例中的 aritprog_gen 不是生成器函数，
# 因为定义体中没有 yield 关键字。
# 但是它会返回一个生成器，
# 因此它与其他生成器函数一样，
# 也是生成器工厂函数。
def aritprog_two_gen(begin, step, end=None):
  first = type(begin + step)(begin)
  ap_gen = itertools.count(first, step)
  if end is not None:
    ap_gen = itertools.takewhile(lambda n: n < end, ap_gen)
  return ap_gen

关于怎么在python中利用numpy生成等差数列就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。