numpy.linspace函數(shù)具體使用詳解

更新時間：2019年05月27日 14:26:18 作者：螞蟻flow

這篇文章主要介紹了numpy.linspace具體使用詳解，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

在指定的間隔內(nèi)返回均勻間隔的數(shù)字。

返回num均勻分布的樣本，在[start, stop]。

這個區(qū)間的端點可以任意的被排除在外。

Parameters(參數(shù)):	start : scalar(標(biāo)量) The starting value of the sequence(序列的起始點). stop : scalar 序列的結(jié)束點，除非endpoint被設(shè)置為False，在這種情況下, the sequence consists of all but the last of num + 1 evenly spaced samples(該序列包括所有除了最后的num+1上均勻分布的樣本(感覺這樣翻譯有點坑)), 以致于stop被排除.當(dāng)endpoint is False的時候注意步長的大小(下面有例子). num : int, optional(可選) 生成的樣本數(shù)，默認(rèn)是50。必須是非負(fù)。 endpoint : bool, optional 如果是真，則一定包括stop，如果為False，一定不會有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 dtype is not given, infer the data type from the other input arguments(推斷這個輸入用例從其他的輸入中). 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(只有當(dāng)retstep設(shè)置為真的時候才會存在) Only returned if retstep is True Size of spacing between samples.

Parameters(參數(shù)):

start : scalar(標(biāo)量)

The starting value of the sequence(序列的起始點).

stop : scalar

序列的結(jié)束點，除非endpoint被設(shè)置為False，在這種情況下, the sequence consists of all but the last of num + 1 evenly spaced samples(該序列包括所有除了最后的num+1上均勻分布的樣本(感覺這樣翻譯有點坑)), 以致于stop被排除.當(dāng)endpoint is False的時候注意步長的大小(下面有例子).

num : int, optional(可選)

生成的樣本數(shù)，默認(rèn)是50。必須是非負(fù)。

endpoint : bool, optional

如果是真，則一定包括stop，如果為False，一定不會有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 dtype is not given, infer the data type from the other input arguments(推斷這個輸入用例從其他的輸入中).

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(只有當(dāng)retstep設(shè)置為真的時候才會存在)

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使用的是步長，而不是樣本的數(shù)量

logspace

Samples uniformly distributed in log space.

當(dāng)endpoint被設(shè)置為False的時候

>>> 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)

官網(wǎng)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')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.plot(x2, y + 0.5, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.ylim([-0.5, 1])
(-0.5, 1)
>>> plt.show()