numpy.linspace#

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0, *, device=None)[source]#

返回在指定区间内均匀分布的数字。

返回 num 个均匀分布的样本，计算范围为区间 [start, stop]。

区间的终点可以选择性地不包括在内。

版本 1.20.0 中的更改：当指定整数 dtype 时，值会向 -inf 而不是 0 取整。旧行为仍然可以通过 np.linspace(start, stop, num).astype(int) 获得。

参数:

start类数组: 序列的起始值。
stop类数组: 序列的结束值，除非 endpoint 设置为 False。在这种情况下，序列包含 num + 1 个均匀分布样本中除了最后一个之外的所有样本，因此 stop 被排除。请注意，当 endpoint 为 False 时，步长会改变。
num整型，可选: 要生成的样本数。默认值为 50。必须是非负数。
endpoint布尔型，可选: 如果为 True，stop 是最后一个样本。否则，它不包括在内。默认值为 True。
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数据类型，可选: 输出数组的类型。如果未给出 dtype，则数据类型从 start 和 stop 推断。推断出的 dtype 绝不会是整数；即使参数会生成整数数组，也会选择 float。
axis整型，可选: 结果中用于存储样本的轴。仅当 start 或 stop 为类数组时相关。默认情况下 (0)，样本将沿着在开头插入的新轴。使用 -1 可在末尾获取一个轴。
device字符串，可选: 放置所创建数组的设备。默认值：None。仅用于数组 API 互操作性，因此如果传入则必须为 "cpu"。

2.0.0 版本新增。

返回:

samplesndarray

在闭区间 [start, stop] 或半开区间 [start, stop) 中有 num 个等间隔的样本（取决于 endpoint 是 True 还是 False）。

step浮点型，可选

仅当 retstep 为 True 时返回。

样本之间的间距大小。

另请参阅

arange: 类似于 linspace，但使用步长（而不是样本数）。
geomspace: 类似于 linspace，但数字在对数尺度上均匀分布（几何级数）。
logspace: 类似于 geomspace，但终点以对数形式指定。
如何创建具有等间距值的数组

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()