numpy.linspace¶

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)[源代码]¶

返回指定间隔内的等距数字。

返回 num 均匀分布的样本，按间隔计算 [start, stop] .

可以选择排除间隔的端点。

在 1.16.0 版更改: 非标量 start 和 stop 现在支持。

在 1.20.0 版更改: 值向四舍五入 -inf 而不是 0 当一个整数 dtype 已指定。旧的行为仍然可以通过 np.linspace(start, stop, num).astype(int)

参数

startarray_like: 序列的起始值。
stoparray_like: 序列的结束值，除非 endpoint 设置为假。在这种情况下，序列由除最后一个之外的所有 num + 1 均匀分布的样品，以便 stop 被排除在外。请注意，当 endpoint 是假的。
num可选的: 要生成的样本数。默认值为50。必须为非负。
endpoint可选的布尔: 如果属实， stop 是最后一个样本。否则不包括在内。默认值为true。
retstep可选的布尔: 如果是真的，返回 (samples ， step 在哪里 step 是样本之间的间距。
dtype可选类型: 输出数组的类型。如果 dtype 则数据类型是从 start 和 stop . 推断的数据类型永远不会是整数； float 即使参数将产生整数数组，也会选择。

1.9.0 新版功能.
axis可选的: 结果中用于存储样本的轴。仅当开始或停止类似于数组时才相关。默认情况下（0），采样将沿着在开始处插入的新轴。使用-1在末尾获得一个轴。

1.16.0 新版功能.

返回

samples恩达雷

有 num 闭合间隔内等间距样本 [start, stop] 或者半开区间 [start, stop) （取决于 endpoint 是真是假）。

step可选浮动

仅在以下情况下返回 retstep 是真的

样本间距的大小。

参见

arange: 类似 linspace ，但使用步长（而不是采样数）。
geomspace: 类似 linspace ，但数字在对数刻度（几何级数）上均匀分布。
logspace: 类似 geomspace ，但端点指定为对数。

实例

>>> 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)

图示：

>>> 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()

numpy.arange numpy.logspace