剖析range、np.linspace、np.array_range、toch.range、toch.linspace的奥秘

在 Python 中生成一维数据的五种方法：剖析差异

一、引言

在 Python 中生成一维数据是机器学习和数据分析中的常见任务。有五种流行的方法可用于此目的：range、np.linspace、np.array_range、torch.range 和 torch.linspace。虽然乍看之下它们很相似，但深入了解后，它们在整数表示、终点处理和个数指定方面存在微妙的差异。

二、整数表示

range 和 np.linspace 始终生成整数，而 np.array_range、torch.range 和 torch.linspace 可以根据指定的 dtype 生成整数或浮点数。

代码示例：

>>> import numpy as np
>>> import torch

>>> print(range(5))  # 整数
range(0, 5)

>>> print(np.linspace(0, 5, 5))  # 整数
[0. 1. 2. 3. 4. 5.]

>>> print(np.array_range(0, 5, dtype=np.int32))  # 整数
[0 1 2 3 4]

>>> print(torch.range(0, 5))  # 整数
[0, 1, 2, 3, 4]

>>> print(torch.linspace(0, 5, 5, dtype=torch.int32))  # 整数
[0, 1, 2, 3, 4]

三、终点表示

range 不包括其终点，而 np.linspace、np.array_range、torch.range 和 torch.linspace 都包括其终点。

代码示例：

>>> print(list(range(5)))  # 不包含终点
[0, 1, 2, 3, 4]

>>> print(np.linspace(0, 5, 6, endpoint=False))  # 不包含终点
[0. 1. 2. 3. 4.]

>>> print(np.array_range(0, 5, endpoint=False))  # 不包含终点
[0 1 2 3 4]

>>> print(list(torch.range(0, 5)))  # 包含终点
[0, 1, 2, 3, 4]

>>> print(torch.linspace(0, 5, 6, endpoint=False))  # 不包含终点
[0.0000, 1.0000, 2.0000, 3.0000, 4.0000]

四、个数表示

np.linspace 和 torch.linspace 的 shape 可以指定数据点的个数，而 range、np.array_range 和 torch.range 的 shape 由终点和步长决定。

代码示例：

>>> print(range(5))  # 5 个元素
range(0, 5)

>>> print(np.linspace(0, 5, 5))  # 5 个元素
[0. 1. 2. 3. 4. 5.]

>>> print(np.array_range(0, 5))  # 5 个元素
[0 1 2 3 4]

>>> print(torch.range(0, 5))  # 5 个元素
[0, 1, 2, 3, 4]

>>> print(torch.linspace(0, 5, 3))  # 3 个元素
[0.0000, 2.5000, 5.0000]

五、应用场景

何时使用 range：

• 当需要生成不包括终点的整数序列时。

何时使用 np.linspace：

• 当需要生成均匀分布的浮点数序列时。
• 当需要指定数据点的个数时。

何时使用 np.array_range：

• 当需要生成整数或浮点数序列，并指定数据类型时。

何时使用 torch.range：

• 当需要在 PyTorch 张量中生成整数序列时。

何时使用 torch.linspace：

• 当需要在 PyTorch 张量中生成浮点数序列时。
• 当需要指定数据点的个数时。

六、常见问题解答

1. 如何生成从 0 到 100（包括 100）的整数序列？

import torch
torch.range(0, 100)

2. 如何生成 10 个均匀分布在 0 到 1 之间的浮点数？

import numpy as np
np.linspace(0, 1, 10)

3. 如何生成 dtype 为 int32 的整数序列？

import numpy as np
np.array_range(0, 10, dtype=np.int32)

4. 如何生成从 2 开始、步长为 3 的整数序列？

import torch
torch.range(2, 100, 3)

5. 如何在 PyTorch 张量中生成 5 个从 0 到 100（包括 100）的浮点数？

import torch
torch.linspace(0, 100, 5, dtype=torch.float32)

总结

range、np.linspace、np.array_range、torch.range 和 torch.linspace 提供了多种选择来生成一维数据。了解它们的差异对于选择适合特定任务的方法至关重要。本文深入探讨了这些方法在整数表示、终点处理和个数指定方面的细微差别。通过这些知识，开发者可以高效地生成数据序列，满足其机器学习和数据分析需求。