numpy.linspace

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

在指定区间上返回均匀间隔的数字。

在区间 [start, stop] 上返回 num 个均匀间隔的样本。

区间的端点可以选择性地排除。

在版本 1.16.0 中变更: 现在支持非标量 start 和 stop。

在版本 1.20.0 中变更: 当指定整数 dtype 时，值将向 -inf 舍入，而不是向 0 舍入。使用 np.linspace(start, stop, num).astype(int) 仍然可以获得旧的行为。

参数:

startarray_like

序列的起始值。

stoparray_like

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 个均匀间隔样本中的所有样本，但最后一个除外，因此 stop 被排除在外。请注意，当 endpoint 为 False 时，步长会发生变化。

numint, 可选

要生成的样本数量。默认为 50。必须是非负数。

endpointbool, 可选

如果为 True，则 stop 是最后一个样本。否则，它不会被包含在内。默认为 True。

retstepbool, 可选

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

dtypedtype, 可选

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；即使参数会产生一个整数数组，也会选择 float。

在版本 1.9.0 中新增。

axisint, 可选

结果中存储样本的轴。仅当 start 或 stop 为数组时才相关。默认情况下 (0)，样本将沿着在开头插入的新轴存储。使用 -1 在末尾获取轴。

在版本 1.16.0 中新增。

devicestr, 可选

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，则必须为 "cpu"。

在版本 2.0.0 中新增。

返回值:

samplesndarray

在闭区间 [start, stop] 或半开区间 [start, stop) （取决于 endpoint 是否为 True 或 False）中，有 num 个等间隔样本。

stepfloat, 可选

仅当 retstep 为 True 时返回。

样本之间间距的大小。

另请参阅

arange

类似于 linspace，但使用步长（而不是样本数量）。

geomspace

类似于 linspace，但数字在对数尺度上均匀间隔（等比数列）。

logspace

类似于 geomspace，但端点指定为对数。

如何创建具有规律间隔值的数组

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()