掌握np.arrange，輕鬆處理數組序列

一、np.arrange函數

在numpy模塊中，np.arrange函數可以用於創建有規律的數組序列。該函數有三個參數可選：start（開始值，默認為0）、stop（結束值，不包含）和step（步長，默認為1）。當只傳入一個參數時，默認是stop值，從0開始生成一個連續的整數序列。

import numpy as np

# 生成從0到4的整數序列
a = np.arange(5)
print(a) # [0 1 2 3 4]

通過以上代碼可以看出，當只傳入一個參數時，np.arrange函數會默認將這個參數作為結束值。生成的序列包含域0開始但不包括傳入的值，即[0, stop)。在這個例子中就是[0, 1, 2, 3, 4]。

二、np.arrange四維數組

在np.arrange函數中，同樣可以生成多維數組。以4維數組為例，代碼如下：

b = np.arange(32).reshape(2, 2, 4, 2)
print(b)

在上述例子中，我們生成了一個2x2x4x2的四維數組。首先通過np.arange函數生成了一個包含32個元素的序列，然後通過reshape函數進行了形狀的變換。結果如下：

[[[[ 0  1]
   [ 2  3]
   [ 4  5]
   [ 6  7]]

  [[ 8  9]
   [10 11]
   [12 13]
   [14 15]]]


 [[[16 17]
   [18 19]
   [20 21]
   [22 23]]

  [[24 25]
   [26 27]
   [28 29]
   [30 31]]]]

可以看出4維數組同樣也可以輕鬆創建，而且形狀可以根據需求進行變換，便於實現機器學習等複雜應用。

三、np.arrange參數

除了start、stop、step三個參數，np.arrange函數還可以使用dtype和out兩個參數。

dtype參數用於設置數據類型，默認情況下，生成的數組的數據類型都是int64。如果希望生成其他數據類型，可以傳入dtype參數：

# 設置數據類型為float
c = np.arange(0, 10, 2, dtype=float)
print(c) # [0. 2. 4. 6. 8.]

out參數表示輸出位置，可以使用該參數將計算結果直接寫入不存在的數組中：

# 定義一個全0數組
d = np.zeros(5)
# 將生成的數組寫入d中
np.arange(5, out=d)
print(d) # [0. 1. 2. 3. 4.]

通過dtype和out參數，可以讓np.arrange函數更加靈活地適應不同的計算需求。

四、np.arrange三維數組

在np.arrange函數中，同樣可以生成三維數組。代碼示例如下：

e = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print(e)

這裡我們生成了一個2x3x4的三維數組。首先通過np.arange函數生成了一個包含24個元素的序列，然後通過reshape函數進行了形狀的變換。結果如下：

[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]

可以看出，np.arrange函數同樣可以輕鬆地生成三維數組。除了2維和4維數組之外，應用廣泛的一般為3維數組，np.arrange函數在處理3維數組時也可以說是得心應手。