转自：https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/6426764.html
1.range()返回的是range object，而np.arange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代，而np.arange作用远不止于此，它是一个序列，可被当做向量使用。
2.range()不支持步长为小数，np.arange()支持步长为小数
3.两者都可用于迭代
4.两者都有三个参数，以第一个参数为起点，第三个参数为步长，截止到第二个参数之前的不包括第二个参数的数据序列
某种意义上，和STL中由迭代器组成的区间是一样的，即左闭右开的区间。[first, last)或者不加严谨地写作[first:step:last)
xrange()也是用作循环，只是xrang(0,10)不返回list，返回xrange对象。每次调用返回其中的一个值。
返回很大的数的时候或者频繁的需要break时候，xrange性能更好。arange和xrange没有区别，而且在数值大的时候xrang更优越，以后coding时候尽量用xrange。
>>>range(1,5)
range(1,5)
>>>tuple(range(1, 5))
(1, 2, 3, 4)
>>>list(range(1, 5))
[1, 2, 3, 4] >>>r = range(1, 5)
>>>type(r)
<class 'range'> >>>for i in range(1, 5):
... print(i)
1
2
3
4 >>> np.arange(1, 5)
array([1, 2, 3, 4]) >>>range(1, 5, .1)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer >>>np.arange(1, 5, .5)
array([ 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5]) >>>range(1, 5, 2)
>>>for i in range(1, 5, 2):
... print(i)
1
3 >>for i in np.arange(1, 5):
... print(i)
1
2
3
4
说明：在python3中，xrange由range替代**********
range([start,] stop[, step])，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。
比如：
>>>range(5)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>>range(1,5)
[1, 2, 3, 4]
>>>range(0,6,2)
[0, 2, 4]xrange 用法与 range 完全相同，所不同的是生成的不是一个list对象，而是一个生成器。
>>>xrange(5)
xrange(5)
>>>list(xrange(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>>xrange(1,5)
xrange(1, 5)
>>>list(xrange(1,5))
[1, 2, 3, 4]
>>>xrange(0,6,2)
xrange(0, 6, 2)
>>>list(xrange(0,6,2))
[0, 2, 4]由上面的示例可以知道：要生成很大的数字序列的时候，用xrange会比range性能优很多，因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间。
xrange 和 range 这两个基本上都是在循环的时候用。
for i in range(0, 100):
print i
for i in xrange(0, 100):
print i这两个输出的结果都是一样的，实际上有很多不同，range会直接生成一个list对象：
a = range(0,100)
print type(a)
print a
print a[0], a[1]输出结果：
<type 'list'>
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
0 1而xrange则不会直接生成一个list，而是每次调用返回其中的一个值：
a = xrange(0,100)
print type(a)
print a
print a[0], a[1]输出结果：
<type 'xrange'>
xrange(100)
0 1所以xrange做循环的性能比range好，尤其是返回很大的时候。尽量用xrange吧，除非你是要返回一个列表。
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