Numpy是Python中的一种扩展库，它为Python添加了对多维数组对象的支持以及用于处理这些数组的函数。
Numpy的一个重要特性是向量化操作。这种操作可以加速数学运算，因为它们不需要循环。使用numpy arange函数创建连续数组是一种向量化操作，在很多科学计算领域特别有用。
一、numpy arange的基本用法
numpy.arange函数用于创建一个等差数组，它接受三个参数：起始值、终止值和步长，使用NumPy.arange函数可以轻松创建等差数列。步长可正可负可小数。
import numpy as np
# 创建一个0到9的一维数组
a = np.arange(10)
print(a)
# 创建一个3到9的一维数组
b = np.arange(3,10)
print(b)
# 创建一个2到11，步长为3的一维数组
c = np.arange(2,12,3)
print(c)
结果如下：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[3 4 5 6 7 8 9]
[ 2 5 8 11]
二、numpy arange的高级用法
numpy arange函数不仅可以创建一维数组，还可以创建多维数组。同时numpy arange函数还支持用于创建整数数组的start, stop,和step参数。这三个参数的开始和结束指定整数范围，步骤指定两个整数之间的差。因此，可以使用arange函数轻松地创建二维、三维、四维等高维数组：
import numpy as np
# 创建3x3的二维数组
a = np.arange(9).reshape(3,3)
print(a)
# 创建2x3x4的三维数组
b = np.arange(24).reshape(2,3,4)
print(b)
结果如下：
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
三、numpy arange函数的优势
使用NumPy.arange函数进行向量化操作的代码比使用Python自带的for循环、while循环和if else语句的代码更加紧凑，代码行数也更少，同时代码可读性更高并且更快。
向量化操作是指使用数组代替for循环实现数学函数，进而提高程序执行效率。使用numpy.arange函数创建连续数组，即把for循环替换成了基于数组的操作。因此，numpy.arange函数具有很高的效率，并且使用简便。
综上所述，numpy.arange函数是Python程序中非常实用的数组创建函数之一，具有很好的效率优势和可读性。它可以轻松地创建一维、二维或多维数组，同时支持指定步长。
