Python numpy linspace用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.linspace 的用法。

用法:

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

在指定的時間間隔內返回均勻分布的數字。

返回數均勻分布的樣本，在區間 [開始,停止]。

可以選擇排除間隔的端點。

參數：

start： array_like

序列的起始值。

stop： array_like

序列的結束值，除非端點設置為假。在這種情況下，序列由除了最後一個之外的所有num + 1均勻分布的樣本，因此停止被排除在外。請注意，步長變化時端點為假。

num： 整數，可選

要生成的樣本數。默認值為 50。必須為非負數。

endpoint： 布爾型，可選

如果為 True，則停止是最後一個樣本。否則，不包括在內。默認為真。

retstep： 布爾型，可選

如果為 True，則返回 (samples, step)，其中 step 是樣本之間的間距。

dtype： dtype，可選

輸出數組的類型。如果numpy.dtype沒有給出，數據類型是從開始和停止.推斷的 dtype 永遠不會是整數；float即使參數會產生一個整數數組，也會被選中。

axis： 整數，可選

結果中用於存儲樣本的軸。僅當開始或停止類似於數組時才相關。默認情況下 (0)，樣本將沿著在開頭插入的新軸。使用 -1 在末端獲取軸。

返回：

samples： ndarray

有數閉區間中的等距樣本[start, stop]或半開區間[start, stop)(取決於是否端點是對還是錯)。

step： 浮點數，可選

僅在 retstep 為 True 時返回

樣本之間的間距大小。

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)

圖解說明：

>>> 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()