Python如何获得相同步长的⼩数数列附range与numpy包中
arange函数的⽤法与区别
⽤两种⽅法：
1、使⽤while语句构造循环，如
x = []
while i<3.0:
i += 0.1
x.append(i)
2、使⽤numpy的函数arange():
x = numpy.arange(-3.0, 3.0, 0.1)
⾃⼰总结⼀句话：
如果想得到⼩数数列的话可以⽤numpy中的arange函数，⾃带的range函数只能得到整数类型的序列（注意当需要⼩数序列时⽤该函数会报错）。
所以可以说arange函数的功能更加强⼤，因为既可以⽤它得到整数序列也可以得到⼩数序列，下⾯转载是详细说明。
range()函数
函数说明： range(start, stop[, step]) -> range object，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，⽣成⼀个序列。
参数含义：start：计数从start开始。默认是从0开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;
end：技术到end结束，但不包括end.例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
scan：每次跳跃的间距，默认为1。例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1)
函数返回的是⼀个range object
例⼦：
[python]
1. >>> range(0,5)                #⽣成⼀个range object,⽽不是[0,1,2,3,4]
2. range(0, 5)
3. >>> c = [i for i in range(0,5)]    #从0 开始到4，不包括5，默认的间隔为1
4. >>> c
5. [0, 1, 2, 3, 4]
6. >>> c = [i for i in range(0,5,2)]  #间隔设为2
7. >>> c
8. [0, 2, 4]
1. >>> range(0,5)              #⽣成⼀个range object,⽽不是[0,1,2,3,4]
2. range(0, 5)
3. >>> c = [i for i in range(0,5)]    #从0 开始到4，不包括5，默认的间隔为1
4. >>> c
5. [0, 1, 2, 3, 4]
6. >>> c = [i for i in range(0,5,2)]  #间隔设为2
7. >>> c
8. [0, 2, 4]
若需要⽣成[ 0.  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7  0.8  0.9]
[python]
1. >>> range(0,1,0.1)    #range中的setp 不能使float
2. Traceback (most recent call last):
3.  File ”<pyshell#5>”, line 1, in <module>
4.    range(0,1,0.1)
5. TypeError: ’float’ object cannot be interpreted as an integer
[python]
1. >>> range(0,1,0.1)    #range中的setp 不能使float
2. Traceback (most recent call last):
3.  File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
4.    range(0,1,0.1)
5. TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer
arange()函数（注意：不是arrange，虽然英⽂中有"arrange"单词，没有"arange"单词)
菜鸟教程python如何用函数将长度不同的数列相加函数说明：arange([start,] stop[, step,], dtype=None)根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，⽣成⼀个 ndarray。
dtype : dtype
The type of the output array.  If `dtype` is not given, infer the data
type from the other input arguments.
[python]
1. >>> np.arange(3)
2.  array([0, 1, 2])
3.  >>> np.arange(3.0)
4.  array([ 0.,  1.,  2.])
5.  >>> np.arange(3,7)
6.  array([3, 4, 5, 6])
7.  >>> np.arange(3,7,2)
8.  array([3, 5])
1. >>> np.arange(3)
2.  array([0, 1, 2])
3.  >>> np.arange(3.0)
4.  array([ 0.,  1.,  2.])
5.  >>> np.arange(3,7)
6.  array([3, 4, 5, 6])
7.  >>> np.arange(3,7,2)
8.  array([3, 5])
[python]
1. >>> arange(0,1,0.1)
2. array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9])
[python]
1. >>> arange(0,1,0.1)
2. array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9])

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