Python numpy linspace用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.linspace 的用法。

用法:

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)

在指定的时间间隔内返回均匀分布的数字。

返回数均匀分布的样本，在区间 [开始,停止]。

可以选择排除间隔的端点。

参数：

start： array_like

序列的起始值。

stop： array_like

序列的结束值，除非端点设置为假。在这种情况下，序列由除了最后一个之外的所有num + 1均匀分布的样本，因此停止被排除在外。请注意，步长变化时端点为假。

num： 整数，可选

要生成的样本数。默认值为 50。必须为非负数。

endpoint： 布尔型，可选

如果为 True，则停止是最后一个样本。否则，不包括在内。默认为真。

retstep： 布尔型，可选

如果为 True，则返回 (samples, step)，其中 step 是样本之间的间距。

dtype： dtype，可选

输出数组的类型。如果numpy.dtype没有给出，数据类型是从开始和停止.推断的 dtype 永远不会是整数；float即使参数会产生一个整数数组，也会被选中。

axis： 整数，可选

结果中用于存储样本的轴。仅当开始或停止类似于数组时才相关。默认情况下 (0)，样本将沿着在开头插入的新轴。使用 -1 在末端获取轴。

返回：

samples： ndarray

有数闭区间中的等距样本[start, stop]或半开区间[start, stop)(取决于是否端点是对还是错)。

step： 浮点数，可选

仅在 retstep 为 True 时返回

样本之间的间距大小。

例子：

>>> 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)

图解说明：

>>> 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()