NumPy 从数值范围创建数组
NumPy是Python中的一个常用科学计算库，它具有高效的多维数组和矩阵计算功能。NumPy可以从不同的数据类型和不同的数值范围创建数组。
NumPy的arange方法用于在指定的范围内创建均匀间隔的数组或一维序列。arange的语法如下：
numpy.arange(start, stop, step, dtype=None)
其中，start参数指定了数组的起始值，默认为0；stop参数指定了数组的结束值，不包括该值；step参数指定了每个值之间的步长，默认为1；dtype参数指定了数组的数据类型，如int、float等，默认为None。下面是一些arange方法的例子：
import numpy as np
# 创建一个起始值为0、结束值为10、步长为1的整数序列
a = np.arange(10)
# 创建一个起始值为1、结束值为10、步长为2的整数序列
b = np.arange(1, 10, 2)
# 创建一个起始值为0、结束值为1、步长为0.1的浮点数序列
c = np.arange(0, 1, 0.1)
print(a) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print(b) # [1 3 5 7 9]
print(c) # [0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9]
除了arange方法，NumPy还提供了linspace和logspace方法用于在数值范围内创建等分点和对数等分点的数组。
linspace方法用于在指定的范围内创建指定数量的均匀间隔的一维数组。linspace的语法如下：
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
其中，start、stop、dtype参数的含义与arange方法相同；num参数指定了要创建的数组的元素数量，默认为50；endpoint参数指定了是否包含stop值，默认为True；retstep参数指定了是否返回步长值，默认为False。下面是一个linspace方法的例子：
import numpy as np
# 创建一个起始值为1、结束值为10、包含7个元素的等分点数组
a = np.linspace(1, 10, num=7)
print(a) # [ 1. 2.66666667 4.33333333 6. 7.66666667 9.33333333 10. ]
logspace方法用于在指定的范围内创建指定数量的对数间隔的一维数组。logspace的语法如下：
numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
其中，start、stop、dtype参数的含义与arange方法相同；num参数指定了要创建的数组的元素数量，默认为50；endpoint参数指定了是否包含stop值，默认为True；base参数指定了对数的底数，默认为10.0。下面是一个logspace方法的例子：
import numpy as np
# 创建一个起始值为0、结束值为2、包含5个元素的对数间隔数组
a = np.logspace(0, 2, num=5)
print(a) # [ 1. 5.62341325 31.6227766 177.827941 1000. ]
总的来说，NumPy提供了多种方法用于从不同的数值范围创建数组，包括均匀间隔数组、等分点数组和对数间隔数组。这些方法可以大大简化数组的创建过程，提高科学计算的效率。