python range函數與numpy arange函數

1.range()返回的是range object,而np.arange()返回的是numpy.ndarray() 
 range儘可用於迭代,而np.arange做用遠不止於此,它是一個序列,可被當作向量使用。性能

2.range()不支持步長爲小數,np.arange()支持步長爲小數spa

3.二者均可用於迭代code

4.二者都有三個參數,以第一個參數爲起點,第三個參數爲步長,截止到第二個參數以前的不包括第二個參數的數據序列 
某種意義上,和STL中由迭代器組成的區間是同樣的,即左閉右開的區間。[first, last)或者不加嚴謹地寫做[first:step:last)對象

 

>>>range(1,5)
range(1,5)
>>>tuple(range(1, 5))
(1, 2, 3, 4)
>>>list(range(1, 5))
[1, 2, 3, 4]


>>>r = range(1, 5)
>>>type(r)
<class 'range'>

>>>for  i in range(1, 5):
...    print(i)
1
2
3
4

>>> np.arange(1, 5)
array([1, 2, 3, 4])

>>>range(1, 5, .1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

>>>np.arange(1, 5, .5)
array([ 1. ,  1.5,  2. ,  2.5,  3. ,  3.5,  4. ,  4.5])

>>>range(1, 5, 2)
>>>for i in range(1, 5, 2):
...    print(i)
1
3

>>for i in np.arange(1, 5):
...    print(i)
1
2
3
4

 

 

 

xrange()也是用做循環,只是xrang(0,10)不返回list,返回xrange對象。每次調用返回其中的一個值。 
返回很大的數的時候或者頻繁的須要break時候,xrange性能更好。arange和xrange
沒有區別,並且在數值大的時候xrang更優越,之後coding時候儘可能用xrange。
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