numpy.linspace¶
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numpy.
linspace
(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)[source]¶ 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。
返回在间隔[开始,停止]上计算的num个均匀间隔的样本。
可以可选地排除间隔的端点。
参数: start:标量
序列的起始值。
停止:标量
除非endpoint设置为False,否则序列的结束值。在这种情况下,序列由除了最后的
num + 1
个均匀间隔的样本组成, 停止被排除。请注意,当端点为False时,步长会发生变化。num:int,可选
要生成的样本数。默认值为50。必须为非负数。
endpoint:bool,可选
如果为真,则停止是最后一个样本。否则,不包括在内。默认值为True。
retstep:bool,可选
如果为真,返回(样本,步骤),其中步长是样本之间的间距。
dtype:dtype,可选
输出数组的类型。如果未给出
dtype
,则从其他输入参数推断数据类型。版本1.9.0中的新功能。
返回: 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).步骤:float
仅在retstep为True时返回
样本之间的间距大小。
例子
>>> 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)
图形图:
>>> 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()