Что такое pythonic способ сделать список произвольной длины, содержащий равномерно распределенные числа (а не целые целые числа) между заданными границами? Например:
my_func(0,5,10) # ( lower_bound , upper_bound , length )
# [ 0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5 ]
Обратите внимание, что функция Range() работает только с целыми числами. И это:
def my_func(low,up,leng):
list = []
step = (up - low) / float(leng)
for i in range(leng):
list.append(low)
low = low + step
return list
кажется слишком сложным. Любые идеи?
Учитывая numpy, вы можете использовать linspace:
Включение правой конечной точки (5):
In [46]: import numpy as np
In [47]: np.linspace(0,5,10)
Out[47]:
array([ 0. , 0.55555556, 1.11111111, 1.66666667, 2.22222222,
2.77777778, 3.33333333, 3.88888889, 4.44444444, 5. ])
Исключение правой конечной точки:
In [48]: np.linspace(0,5,10,endpoint=False)
Out[48]: array([ 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5])
Вы можете использовать следующий подход:
[lower + x*(upper-lower)/length for x in range(length)]
нижний и/или верхний должны быть назначены как поплавки для работы этого подхода.
Подобно unutbu answer, вы можете использовать функцию numpy arange, которая аналогична range встроенных функций Python. Обратите внимание, что конечная точка не включена, как в range:
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(0,5, 0.5)
>>> a
array([ 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5])
>>> a = np.arange(0,5, 0.5) # returns a numpy array
>>> a
array([ 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5])
>>> a.tolist() # if you prefer it as a list
[0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5]
f = 0.5
a = 0
b = 9
d = [x * f for x in range(a, b)]
- это способ сделать это.
Вы можете использовать следующий код:
def float_range(initVal, itemCount, step):
for x in xrange(itemCount):
yield initVal
initVal += step
[x for x in float_range(1, 3, 0.1)]
Подобно Говарду, но немного эффективнее:
def my_func(low, up, leng):
step = ((up-low) * 1.0 / leng)
return [low+i*step for i in xrange(leng)]
Удобная функция Numpy r_ также может создавать равномерно распределенные списки с синтаксисом np.r_[start:stop:steps]. Если steps - это действительное число (оканчивающееся на j), то включается конечная точка, эквивалентная np.linspace(start, stop, step, endpoint=1), в противном случае - нет.
>>> np.r_[-1:1:6j, [0]*3, 5, 6]
array([-1. , -0.6, -0.2, 0.2, 0.6, 1.])
Вы также можете напрямую объединить другие массивы, а также скаляры:
>>> np.r_[-1:1:6j, [0]*3, 5, 6]
array([-1. , -0.6, -0.2, 0.2, 0.6, 1. , 0. , 0. , 0. , 5. , 6. ])