Составление списка равномерно распределенных чисел в определенном диапазоне в Python

Question

Что представляет собой питонный способ составления списка произвольной длины, содержащего равномерно распределенные числа (а не только 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. Есть идеи?

Answer 1

Учитывая NumPy, вы можете использовать linspace :

Включая правую конечную точку (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.        ])

Исключая правильную конечную точку:

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])

Answer 2

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 этого подхода к работе.

Answer 3

Подобно ответу unutbu, вы можете использовать функцию arange numpy, которая аналогична встроенной функции Python range.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]

Answer 4

f = 0.5
a = 0
b = 9
d = [x * f for x in range(a, b)]

был бы способ сделать это.

Answer 5

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)]

Answer 6

Удобная функция

Numpy's r_ также может создавать равномерно распределенные списки с синтаксисом np.r_[start:stop:steps]. Если steps является действительным числом (оканчивающимся 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 объединять 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. ])

Answer 7

Аналогично ответу Говарда, но более эффективно:

def my_func(low, up, leng):
    step = ((up-low) * 1.0 / leng)
    return [low+i*step for i in xrange(leng)]