numpy.linspace函数具体使用详解

yipeiwu_com6年前Python基础

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 dtype 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')
[<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()

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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值,它只会分配必要的内存。在会话中,占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。 feed_dict是一个字典...

详解Python中映射类型的内建函数和工厂函数

1.基本函数介绍 (1)标准类型函数[type()、str()和 cmp()]         对一个字典调用typ...

Python面向对象之继承代码详解

本文研究的主要是Python面向对象之继承的相关内容,具体如下。 Python 继承 即一个派生类(derived class)继承基类(bass class)字段和方法。继承也允许把一...

Pytorch中膨胀卷积的用法详解

Pytorch中膨胀卷积的用法详解

卷积和膨胀卷积 在深度学习中,我们会碰到卷积的概念,我们知道卷积简单来理解就是累乘和累加,普通的卷积我们在此不做赘述,大家可以翻看相关书籍很好的理解。 最近在做项目过程中,碰到Pytor...

Python对CSV、Excel、txt、dat文件的处理

python读取txt文件:(思路:先打开文件,读取文件,最后用for循环输出内容) 1、读取 1.1基于python csv库 #3.读取csv至字典x,y import csv...