numpy.linspace#
- numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0, *, device=None)[源代码]#
返回在指定间隔内均匀间隔的数字.
返回在区间 [ start , stop ] 上计算的 num 个均匀间隔的样本.
可以选择排除区间的终点.
在 1.20.0 版本发生变更: 当指定整数
dtype时,值会向-inf而不是0舍入.旧的行为仍然可以通过np.linspace(start, stop, num).astype(int)获得.- 参数:
- startarray_like
序列的起始值.
- stoparray_like
序列的结束值,除非 endpoint 设置为 False.在这种情况下,序列由除 num + 1 个均匀间隔样本的最后一个之外的所有样本组成,因此 stop 被排除.请注意,当 endpoint 为 False 时,步长会发生变化.
- num整数,可选
要生成的样本数.默认为 50.必须是非负数.
- endpointbool, 可选
如果为 True,则 stop 是最后一个样本.否则,它不包含在内.默认为 True.
- retstepbool, 可选
如果为 True,则返回 ( samples , step ),其中 step 是样本之间的间距.
- dtypedtype, optional
输出数组的类型. 如果未给定
dtype,则数据类型从 start 和 stop 推断. 推断的 dtype 永远不会是整数; 即使参数会产生一个整数数组,也会选择 float .- axis整数,可选
结果中用于存储样本的轴. 仅当 start 或 stop 类似于数组时才相关. 默认情况下 (0),样本将沿在开头插入的新轴排列. 使用 -1 在末尾获得一个轴.
- devicestr, optional
用于放置所创建的数组的设备.默认值:None.仅用于 Array-API 互操作性,因此如果传递,则必须为
"cpu".在 2.0.0 版本加入.
- 返回:
- 样本ndarray
在闭区间
[start, stop]或半开区间[start, stop)中有 num 个等间距的样本(取决于 endpoint 是 True 还是 False).- stepfloat,可选
仅当 retstep 为 True 时返回
样本之间的间距大小.
参见
示例
>>> import numpy as np >>> 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)
图形说明:
>>> 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()
