tags: [笔记, Numpy, np.linspace]
categories: [笔记, Numpy, np.linspace]

语法

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

作用

在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。返回num个以均匀间隔分布的样本，在[start, stop]。这个区间的末端点可以通过endpoint=False来排除在外。

Parameters(参数):

  1. start : scalar(标量)，The starting value of the sequence(序列的起始点).

  2. 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(该序列由除最后一个样本(num + 1)以外的所有均匀间隔的样本组成), 不包括stop.当endpoint=False的时候注意步长的大小(下面有例子).

  3. num : int, optional(可选),生成的样本数，默认是50。必须是非负。

  4. endpoint : bool, optional,如果是真，则一定包括stop，如果为False，一定不会有stop

  5. retstep : bool, optional,If True, return (samples, step), where step is the spacing between samples.(看例子)

  6. 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).

    Returns:

  7. 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).

  8. 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.

    1. # space: (3.0-2.0)/(5-1)=0.25
    2. >>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
    3.  array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ])
    4. # step: (3.0-2.0)/5=0.2,因为要生成num+1个样本，所以step为6-1=5
    5. >>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
    6.  array([ 2. ,  2.2,  2.4,  2.6,  2.8])
    7. >>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
    8.  (array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ]), 0.25)