• range()返回的是range object，而np.nrange()返回的是numpy.adarray()

  • 兩者都是均勻地（evenly）等分割槽間；
  • range儘可用於迭代，而np.arange作用遠不止於此，它是一個序列，可被當做向量使用。

• range()不支援步長為小數，np.arange()支援步長為小數

• 兩者都可用於迭代

• 兩者都有三個引數，以第一個引數為起點，第三個引數為步長，截止到第二個引數之前的不包括第二個引數的資料序列
  某種意義上，和STL中由迭代器組成的區間是一樣的，即左閉右開的區間。[first, last)

  或者不加嚴謹地寫作[first:step:last)

>>>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
 
 

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再分享一下我老師大神的人工智慧教程吧。零基礎！通俗易懂！風趣幽默！希望你也加入到我們人工智慧的隊伍中來！