numpy.linspace函数具体使用详解

yipeiwu_com5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

python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例

python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例

假设我们有一个很简单的OTU表: 现在对这个表格进行遍历,一般写法为: import pandas as pd otu = pd.read_csv("otu.txt",sep="\...

Python使用matplotlib模块绘制图像并设置标题与坐标轴等信息示例

Python使用matplotlib模块绘制图像并设置标题与坐标轴等信息示例

本文实例讲述了Python使用matplotlib模块绘制图像并设置标题与坐标轴等信息。分享给大家供大家参考,具体如下: 进行图像绘制有时候需要设定坐标轴以及图像标题等信息,示例代码如下...

Python常用的内置序列结构(列表、元组、字典)学习笔记

列表与元组 列表用大括号[]表示,元组用圆括号()表示。 列表可以修改,字符串与元组不可修改。 元组的分片还是元组,列表的分片还是列表。 1.列表方法: name=["zhang3"...

深入理解NumPy简明教程---数组2

NumPy数组(2、数组的操作) 基本运算 数组的算术运算是按元素逐个运算。数组运算后将创建包含运算结果的新数组。 >>> a= np.array([20,30...

vscode 配置 python3开发环境的方法

vscode 配置 python3开发环境的方法

vscode来写python,配置灵活,界面美观,是个非常好的选择。我这里是在ubuntu系统下配置vscode的python3开发环境,当然也可以参照本文在其它操作系统下配置vscod...