python numpy 函数详解_numpy.linspace函数具体使用详解
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=true, retstep=false, dtype=none)
在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。
返回num均匀分布的样本，在[start, stop]。
这个区间的端点可以任意的被排除在外。
parameters(参数):
start : scalar(标量)
the starting value of the sequence(序列的起始点).
stop : scalar
序列的结束点，除非endpoint被设置为false，在这种情况下, the sequence consists of all but the last of num + 1 evenly spaced samples(该序列包括所有除了最后的num+1上均匀分布的样本(感觉这样翻译有点坑)), 以致于stop被排除.当endpoint is false的时候注意步长的大小(下面有例子).
num : int, optional(可选)
生成的样本数，默认是50。必须是非负。
endpoint : bool, optional
如果是真，则一定包括stop，如果为false，一定不会有stop
retstep : bool, optional
if true, return (samples, step), where step is the spacing between samples.(看例子)
dtype : dtype, optional
the type of the output array. if is not given, infer the data type from the other input arguments(推断这个输入用例从其他的输入中).
new in version 1.9.0.
returns:
samples : ndarray
there are num equally spaced samples in the closed interval [start, stop] or the half-open interval [start, stop) (depending on whether endpoint is true or false).
step : float(只有当retstep设置为真的时候才会存在)
only returned if retstep is true
size of spacing between samples.
see also
arange
similar to linspace, but uses a step size (instead of the number of samples)
.arange使用的是步长，而不是样本的数量
logspace
samples uniformly distributed in log space.
当endpoint被设置为false的时候
>>> import numpy as np
>>> np.linspace(1, 10, 10)
array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
>>> np.linspace(1, 10, 10, endpoint = false)
array([ 1. , 1.9, 2.8, 3.7, 4.6, 5.5, 6.4, 7.3, 8.2, 9.1])
in [4]: np.linspace(1, 10, 10, endpoint = false, retstep= true)
out[4]: (array([ 1. , 1.9, 2.8, 3.7, 4.6, 5.5, 6.4, 7.3, 8.2, 9.1]), 0.9)
官网的例子
examples
>>> >>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=false)
array([ 2. , 2.2, 2.4, 2.6, 2.8])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=true)
(array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)
graphical illustration:
>>> >>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> n = 8
>>> y = np.zeros(n)
>>> x1 = np.linspace(0, 10, n, endpoint=true)
>>> x2 = np.linspace(0, 10, n, endpoint=false)
>>> plt.plot(x1, y, 'o')
[]
>>> plt.plot(x2, y + 0.5, 'o')
[]
>>> plt.ylim([-0.5, 1])
(-0.5, 1)
>>> plt.show()
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持萬仟网。
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