numpy.linspace#
- numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0, *, device=None)[源代码]#
在指定区间内返回等间隔的数值。
返回在区间 [start, stop] 上计算出的 num 个等间隔样本。
区间的端点可以根据需要排除。
版本 1.20.0 中已更改： 当指定整数
dtype时，值将向-inf取整，而不是向0取整。旧行为仍然可以通过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 被设置为 False。在这种情况下，序列将包含
num + 1个等间隔样本中的除最后一个以外的所有样本，因此 stop 被排除。请注意，当 endpoint 为 False 时，步长会发生变化。- numint, optional
要生成的样本数。默认为 50。必须为非负数。
- endpointbool, optional
如果为 True，则 stop 是最后一个样本。否则，它不被包含。默认为 True。
- retstepbool, optional
如果为 True，则返回 (samples, step)，其中 step 是样本之间的间隔。
- dtypedtype, optional
输出数组的类型。如果未给出
dtype，则数据类型将从 start 和 stop 推断。推断出的dtype永远不会是整数；即使参数会产生整数数组，也会选择 float。- axisint, optional
结果中用于存储样本的轴。仅当 start 或 stop 是类数组时才相关。默认情况下 (0)，样本将沿新插入到开头的轴。使用 -1 可将轴放在末尾。
- devicestr，可选
用于放置创建的数组的设备。默认：None。仅用于 Array-API 互操作性，因此如果传递，必须是
"cpu"。版本 2.0.0 中新增。
- 返回:
- samplesndarray
在闭区间
[start, stop]或半开区间[start, stop)中有 num 个等间隔样本（取决于 endpoint 是 True 还是 False）。- stepfloat, optional
仅当 retstep 为 True 时才返回。
样本之间的间隔大小。
另请参阅
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()
