[numpy] 1차원 배열 | np.arrange()를 사용하여 array 생성

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    np.arange([start], stop[,step] )
    ==> 파이썬의 range함수와 비슷(range는 무조건 정수값만 반환)
        np.arange는 지정된 값의 타입에 따라서 반환 (실수도 가능 )
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import numpy as np

# 1. np.arange(stop)  0 ~ stop-1 까지 범위의 정수 반환
print("1. np.arange(stop)")
x = np.arange(10) # 0 ~ 9 까지 범위의 정수 반환
x = np.arange(10.) #  0. ~ 9. 까지 범위의 실수 반환
x = np.arange(10, dtype=float) # 0. ~ 9. 까지 범위의 실수 반환
print(x) # [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]

# 2. np.arange(start, stop)  start ~ stop-1 까지 범위의 정수 반환
print("2. np.arange(stop, stop)")
x = np.arange(1, 10) # 1 ~ 9 까지 범위의 정수 반환
print(x) # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

# 2. np.arange(start, stop, step)  start ~ stop-1 까지 범위의 정수(step) 반환
print("2. np.arange(stop, stop, step)")
x = np.arange(1, 10, 2) # 1 ~ 9 까지 범위의 정수(2step) 반환
print(x) # [1 3 5 7 9]

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# 날짜 범위 지정 가능 ==> 날짜 데이터에 특화된 더 좋은 함수가 있다.
x = np.arange('2022-09', '2022-10', dtype='datetime64[D]') # D는 day
x = np.arange('2022-09', '2023-10', dtype='datetime64[M]') # M는 month
x = np.arange('2000-09', '2023-10', dtype='datetime64[Y]') # Y는 year
print(x)