使用numpy arange函數創建連續數組

Numpy是Python中的一種擴展庫，它為Python添加了對多維數組對象的支持以及用於處理這些數組的函數。

Numpy的一個重要特性是向量化操作。這種操作可以加速數學運算，因為它們不需要循環。使用numpy arange函數創建連續數組是一種向量化操作，在很多科學計算領域特別有用。

一、numpy arange的基本用法

numpy.arange函數用於創建一個等差數組，它接受三個參數：起始值、終止值和步長，使用NumPy.arange函數可以輕鬆創建等差數列。步長可正可負可小數。

import numpy as np

# 創建一個0到9的一維數組
a = np.arange(10)
print(a) 

# 創建一個3到9的一維數組
b = np.arange(3,10)
print(b)

# 創建一個2到11，步長為3的一維數組
c = np.arange(2,12,3)
print(c)

結果如下：

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

二、numpy arange的高級用法

numpy arange函數不僅可以創建一維數組，還可以創建多維數組。同時numpy arange函數還支持用於創建整數數組的start, stop,和step參數。這三個參數的開始和結束指定整數範圍，步驟指定兩個整數之間的差。因此，可以使用arange函數輕鬆地創建二維、三維、四維等高維數組：

import numpy as np

# 創建3x3的二維數組
a = np.arange(9).reshape(3,3)
print(a) 

# 創建2x3x4的三維數組
b = np.arange(24).reshape(2,3,4)
print(b)

結果如下：

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]

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

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

三、numpy arange函數的優勢

使用NumPy.arange函數進行向量化操作的代碼比使用Python自帶的for循環、while循環和if else語句的代碼更加緊湊，代碼行數也更少，同時代碼可讀性更高並且更快。

向量化操作是指使用數組代替for循環實現數學函數，進而提高程序執行效率。使用numpy.arange函數創建連續數組，即把for循環替換成了基於數組的操作。因此，numpy.arange函數具有很高的效率，並且使用簡便。

綜上所述，numpy.arange函數是Python程序中非常實用的數組創建函數之一，具有很好的效率優勢和可讀性。它可以輕鬆地創建一維、二維或多維數組，同時支持指定步長。